Abstract 114: Equitable Improvements in Sex and Race/Ethnic Specific Door-to-Needle Times in Acute Ischemic Stroke: Findings From Target: Stroke Phase I
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior studies have demonstrated that women and black patients with acute ischemic stroke were significantly less likely to be treated with intravenous tPA with door-to-needle (DTN) times of ≤60 minutes. Whether stroke quality improvement programs can impact care to a similar degree among sex and race/ethnic groups has not been well studied. This study aims to assess sex and race/ethnicity specific improvements in DTN times before and after the launch of Target: Stroke Phase I in 2010. Methods: Target: Stroke identified and disseminated 10 best practice strategies, provided clinical decision support tools, and set hospital recognition goals. Rates of DTN times ≤60 minutes and cumulative improvements pre- 2003-2009 were compared to post-Target Stroke 2010-2013 for sex and race/ethnic groups. Data were adjusted for patient and hospital characteristics. Results: There were 71,169 intravenous tPA treated patients (27,303 pre-; 43,866 post-Target Stroke) from 1030 GWTG-Stroke hospitals. Patients were median age 72, 50.1% women, and 72.0% white, 13.8% black, and 6.6% Hispanic. Overall, patients with DTN times ≤ 60 minutes increased from 26.5% (95% CI 26.0-27.1%) pre-intervention to 41.3% (95% CI 40.8-41.7%) post-intervention (P<.0001), reaching 51.0% in 2013. There were no significant differences in cumulative improvements in DTN times by sex and race/ethnic groups, even after adjustment for other patient and hospital characteristics (Table). Conclusions: The implementation of Target: Stroke was associated with equitable improvements in DTN times for men and women and for black, white, and Hispanic ischemic stroke patients. These findings highlight the role that quality improvement programs can play in providing more timely and effective stroke care for all patients, irrespective of sex and race/ethnicity.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».