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Enregistrement W2589691767 · doi:10.1161/strokeaha.116.015712

Delays in Door-to-Needle Times and Their Impact on Treatment Time and Outcomes in Get With The Guidelines-Stroke

2017· article· en· W2589691767 sur OpenAlexfundno aff
Noreen Kamal, Shubin Sheng, Ying Xian, Roland Matsouaka, Michael D. Hill, Deepak L. Bhatt, Jeffrey L. Saver, Mathew J. Reeves, Gregg C. Fonarow, Lee H. Schwamm, Eric E. Smith

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSt. Jude MedicalGenentechAlberta InnovatesEisaiBelvoir Media GroupRegado BiosciencesAmarin CorporationBoston Scientific CorporationDuke Clinical Research InstituteMedicines CompanyMassachusetts General HospitalEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAstraZenecaStrykerPfizerAmgenSanofiAmerican Heart AssociationH. Lundbeck A/SU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalStroke (engine)OddsEmergency medicinePediatricsInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Despite quality improvement programs such as the American Heart Association/American Stroke Association Target Stroke initiative, a substantial portion of acute ischemic stroke patients are still treated with tissue-type plasminogen activator (alteplase) later than 60 minutes from arrival. This study aims to describe the documented reasons for delays and the associations between reasons for delays and patient outcomes. METHODS: We analyzed the characteristics of 55 296 patients who received intravenous alteplase in 1422 hospitals participating in Get With The Guidelines-Stroke from October 2012 to April 2015, excluding transferred patients and inpatient strokes. We assessed eligibility, medical, and hospital reasons for delays in door-to-needle time. RESULTS: There were 27 778 patients (50.2%) treated within 60 minutes, 10 086 patients (18.2%) treated >60 minutes without documented delays, and 17 432 patients (31.5%) treated >60 minutes with one or more documented reasons for delay. Delayed door-to-needle times were associated with delayed diagnosis (36 minutes longer than those without delay in diagnosis) and hypoglycemia or seizure (34 minutes longer than without those conditions). The presence of documented delays was associated with higher odds of in-hospital mortality (odds ratio, 1.2; 95% confidence interval, 1.1-1.3) and symptomatic intracranial hemorrhage (odds ratio, 1.2; 95% confidence interval, 1.1-1.3) and lower odds of independent ambulation at discharge (odds ratio, 0.92; 95% confidence interval, 0.9-1.0) after adjusting for patient and hospital characteristics. CONCLUSIONS: Hospital and eligibility delays such as delay diagnosis and inability to determine eligibility were associated with longer door-to-needle times. Improved stroke recognition and management of acute comorbidities may help to reduce door-to-needle times.

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)0,022
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations114
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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