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Enregistrement W2730450037 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.tp305

Abstract TP305: International Comparison of Patient Characteristics and Performance Measures in Acute Ischemic Stroke: Analysis of the American Heart Association Get With the Guidelines-Stroke Registry and China National Stroke Registry

2016· article· en· W2730450037 sur OpenAlexaff
Ying Xian, Zixiao Li, Yilong Wang, Liang Li, Phillip J. Schulte, Qi‐Hui Zhang, Xingquan Zhao, Liping Liu, Chunxue Wang, Chunjuan Wang, Hao Li, Jeffrey L. Saver, Gregg C. Fonarow, Deepak L. Bhatt, Eric E. Smith, Lee H. Schwamm, Janet Prvu Bettger P Bettger, Adrian F. Hernandez, Eric Peterson, Yongjun Wang

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)GuidelineEmergency medicineInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke is a key contributor to the global burden of disease and the second leading cause of death worldwide. Efforts to measure and improve care are rapidly extending to low and middle income countries. Yet there is lack of comparative assessment of characteristics and adherence to evidence-based performance measures in acute ischemic stroke for most world regions. Methods: We analyzed data of consecutive acute ischemic stroke patients in the Get With The Guidelines Stroke (n=194,876 from 1548 sites) and the China National Stroke Registry (n=19,604 from 217 sites) between 2012 and 2013. Patient characteristics and adherence to guideline-based performance measure in both countries were compared. Results: Compared with their US counterparts, Chinese patients were much younger (mean 64.8 vs. 70.5 years), had lower prevalence of comorbidities except for prior stroke/TIA and smoking, had less severe stroke (NIHSS, mean 5.4 vs. 6.8) and more delay from symptom onset to arrival (median 22 vs. 11 hours) (all p<.001). Overall, use of intravenous thrombolytic therapy was 2.4% in China (tPA 1.4% and urokinase 1.0%) and 8.1% in US (tPA). Chinese compared with US patients experienced more treatment delay (door-to-needle time, median 95 vs. 62 minutes, p<.001). Adherence to early and discharge antithrombotics, smoking cessation counseling, and dysphagia screening were fairly high in China (>80%), although numerically lower than in the US. The largest differences between performance measure adherence in Chinese and US care were seen in timeliness of tPA treatment, venous thromboembolism prophylaxis, lipid lowering therapy, anticoagulation for atrial fibrillation, and rehabilitation assessment (Figure). Conclusion: We found important differences in clinical characteristics and gaps in adherence to certain performance measures between China and the US. National efforts are needed for continued improvements in acute ischemic stroke care in both countries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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