The characteristics of stroke units in Ontario: a pan-provincial survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have demonstrated that organized, multidisciplinary care is the cornerstone of current strategies to reduce the death and disability caused by stroke. Identification of stroke units and an understanding of their composition and operation would provide insight for the further actions required to improve stroke care. The objective of this study was to identify and survey stroke units in Canada's largest province, Ontario (population of 13 million) in order to describe availability, structure, staffing, processes of care, and type of population stroke units serve. METHODS: The Ontario Stroke Network (2011) list of stroke units and snowball sampling was used to identify all stroke units. During 2013 - 2014 an interviewer conducted telephone surveys with the stroke unit managers using closed and semi-open ended questions. Descriptive statistics were used to summarize survey responses. RESULTS: The survey identified 32 stroke units, and a respondent from every stroke unit (100% response rate) was interviewed. Twenty one were acute stroke units, 10 were integrated stroke units and one was classified as a rehabilitation stroke unit. Stroke units were available in all 14 Local Health Integration Networks except Central West. The estimated average number of stroke patients served per stroke unit was 604 with six-fold variation (242 to 1480) across the province. The typical population served in stroke units were patients with either ischemic or hemorrhagic stroke. Data consistently reported on the processes of stroke care, including the availability of multidisciplinary staff, specific diagnostic imaging, use of validated assessment tools, and the delivery of patient education. Details about the core components of stoke care were provided by 16 stroke units (50%). CONCLUSIONS: This study demonstrates the heterogeneous structure of stroke units in Ontario and signaled potential disparity in access to stroke units. Many core components are in place, but half of the stroke units in Ontario do not meet all criteria. Areas for potential improvement include stroke care training for the multidisciplinary team, provision of individualized rehabilitation plans, and early discharge assessment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».