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Enregistrement W2612740190 · doi:10.1017/cjn.2017.40

A System-Based Intervention to Improve Access to Hyperacute Stroke Care

2017· article· en· W2612740190 sur OpenAlexafffundvenueabout
Elizabeth Linkewich, Shelley Sharp, Jacqueline Willems, Chris Olynyk, Nicola Tahair, Megan L. Cayley, Mark Bayley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensPTC (Canada)St. Michael's HospitalToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreOntario Stroke NetworkUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineStroke (engine)Emergency medical servicesPsychological interventionTissue plasminogen activatorMedical emergencyEmergency medicineThrombolysisAcute strokeFibrinolytic agentIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hyperacute stroke is a time-sensitive emergency for which outcomes improve with faster treatment. When stroke systems are accessed via emergency medical services (EMS), patients are routed to hyperacute stroke centres and are treated faster. But over a third of patients with strokes do not come to the hospital by EMS, and may inadvertently arrive at centres that do not provide acute stroke services. We developed and studied the impact of protocols to quickly identify and move "walk-in" patients from non-hyperacute hospitals to regional stroke centres (RSCs). METHODS AND RESULTS: Protocols were developed by a multi-disciplinary and multi-institutional working group and implemented across 14 acute hospital sites within the Greater Toronto Area in December of 2012. Key metrics were recorded 18 months pre- and post-implementation. The teams regularly reviewed incident reports of protocol non-adherence and patient flow data. Transports increased by 80% from 103 to 185. The number of patients receiving tissue plasminogen activator (tPA) increased by 68% from 34 to 57. Total EMS transport time decreased 17 minutes (mean time of 54.46 to 37.86 minutes, p<0.0001). Calls responded to within 9 minutes increased from 34 to 59%. CONCLUSIONS: A systems-based approach that included a multi-organizational collaboration and consensus-based protocols to move patients from non-hyperacute hospitals to RSCs resulted in more patients receiving hyperacute stroke interventions and improvements in EMS response and transport times. As hyperacute stroke care becomes more centralized and endovascular therapy becomes more broadly implemented, the protocols developed here can be employed by other regions organizing patient flow across systems of stroke care.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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