Differences in Acute Ischemic Stroke Quality of Care and Outcomes by Primary Stroke Center Certification Organization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Primary stroke center (PSC) certification was established to identify hospitals providing evidence-based care for stroke patients. The numbers of PSCs certified by Joint Commission (JC), Healthcare Facilities Accreditation Program, Det Norske Veritas, and State-based agencies have significantly increased in the past decade. This study aimed to evaluate whether PSCs certified by different organizations have similar quality of care and in-hospital outcomes. METHODS: The study population consisted of acute ischemic stroke patients who were admitted to PSCs participating in Get With The Guidelines-Stroke between January 1, 2010, and December 31, 2012. Measures of care quality and outcomes were compared among the 4 different PSC certifications. RESULTS: A total of 477 297 acute ischemic stroke admissions were identified from 977 certified PSCs (73.8% JC, 3.7% Det Norske Veritas, 1.2% Healthcare Facilities Accreditation Program, and 21.3% State-based). Composite care quality was generally similar among the 4 groups of hospitals, although State-based PSCs underperformed JC PSCs in a few key measures, including intravenous tissue-type plasminogen activator use. The rates of tissue-type plasminogen activator use were higher in JC and Det Norske Veritas (9.0% and 9.8%) and lower in State and Healthcare Facilities Accreditation Program certified hospitals (7.1% and 5.9%) (P<0.0001). Door-to-needle times were significantly longer in Healthcare Facilities Accreditation Program hospitals. State PSCs had higher in-hospital risk-adjusted mortality (odds ratio 1.23, 95% confidence intervals 1.07-1.41) compared with JC PSCs. CONCLUSIONS: Among Get With The Guidelines-Stroke hospitals with PSC certification, acute ischemic stroke quality of care and outcomes may differ according to which organization provided certification. These findings may have important implications for further improving systems of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».