Trajectories of Stroke Care in Ontario: Which Path to Best Care?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».