Short- and Long-Term Reduction of Door-to-Needle Time in Thrombolysis for Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More timely administration of tissue plasminogen activator (alteplase) for patients with acute ischemic stroke yields greater clinical benefits. We implemented door-to-needle (DTN) time reduction strategies at our center and evaluated their short- and long-term effects on in-hospital treatment delays and clinical outcomes. METHODS: Strategies, including stroke team prenotification, direct computed tomography transfer, not routinely waiting for laboratory results and alteplase delivery on the computed tomography table, were implemented in June 2013. We included all thrombolysed patients admitted directly to our hospital between January 2012 and March 2015. In-hospital delays and symptomatic intracerebral hemorrhage rates were compared between patients pre- and postmodification, and the latter period was divided into early (first 6 months) and late (beyond 6 months) phases to assess the durability of our modifications. RESULTS: Forty-eight individuals were treated premodification compared with 58 postmodification. The median DTN time was reduced from 75 to 46 minutes (p<0.0001). The median DTN time in the early and late postmodification phases was not significantly different (41 vs 46 minutes, p=0.4085). There was no significant difference in rates of symptomatic intracerebral hemorrhage (4.2 vs 1.7%, p=0.361) or stroke mimics (2.1 ves 5.2%, p=0.625) Conclusions: We were able to decrease our DTN time for acute stroke thrombolysis by implementing relatively simple modifications and these improvements persisted over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».