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Enregistrement W2585567318 · doi:10.1017/cjn.2016.440

Trajectories of Stroke Care in Ontario: Which Path to Best Care?

2017· article· en· W2585567318 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ruth Hall, Diana Sondergaard, Walter P. Wodchis, Jiming Fang, Prosanta Mondal, Mark Bayley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensTrillium Health CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOntario Stroke NetworkToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésStroke (engine)Path (computing)MedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have tracked stroke survivors through transitions across the health system and identified the most common trajectories and quality of care received. The objectives of our study were to examine the trajectories that incident stroke patients experience and to quantify the extent to which their care adhered to the best practices for stroke care. METHODS: A population-based cohort of first-ever stroke/transient ischemic attack (TIA) patients from the 2012/13 Ontario Stroke Audit was linked to administrative databases using an encrypted health card number to identify dominant trajectories (N=12,362). All trajectories began in the emergency department (ED) and were defined by the transitions that followed immediately after the ED. Quality indicators were calculated to quantify best practice adherence within trajectories. RESULTS: Six trajectories of stroke care were identified with significant variability in patient characteristics and quality of care received. Almost two-thirds (64.5%) required hospital admission. Trajectories that only involved the ED had the lowest rates of brain and carotid artery imaging (91.5 and 44.2%, respectively). Less than 20% of patients in trajectories involving hospital admissions received care on a stroke unit. The trajectory involving inpatient rehabilitation received suboptimal secondary prevention measures. CONCLUSIONS: There are six main trajectories stroke patients follow, and adherence to best practices varies by trajectory. Trajectories resulting in patients being transitioned to home care following ED management only are least likely and those including inpatient rehabilitation are most likely to receive stroke best practices. Increased time in facility-based care results in greater access to best practices. Stroke patients receiving only ED care require closer follow-up by stroke specialists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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