In-Patient Code Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke is a relatively common and challenging condition in hospitalized patients. Previous studies have shown delays in recognition and assessment of inpatient strokes leading to poor outcomes. The goal of this quality improvement initiative was to evaluate an in-hospital code stroke algorithm and educational program aimed at reducing the response times for inpatient stroke. METHODS: An inpatient code stroke algorithm was developed, and an educational intervention was implemented over 5 months. Data were recorded and compared between the 36-month period before and the 15-month period after the intervention was implemented. Outcome measures included time from last seen normal to initial assessment and from last seen normal to brain imaging. RESULTS: During the study period, there were 218 inpatient strokes (131 before the intervention and 87 after the intervention). Inpatient strokes were more common on cardiovascular wards (45% of cases) and occurred mainly during the perioperative period (60% of cases). After implementation of an inpatient code stroke intervention and educational initiative, there were consistent reductions in all timed outcome measures (median time to initial assessment fell from 600 [109-1460] to 160 [35-630] minutes and time to computed tomographic scan fell from 925 [213-1965] to 348.5 [128-1587] minutes). CONCLUSIONS: Our study reveals the efficacy of an inpatient code stroke algorithm and educational intervention directed at nurses and allied health personnel to optimize the prompt management of inpatient strokes. Prompt assessment may lead to faster stroke interventions, which are associated with better outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».