Abstract WP399: Improving Stroke and TIA Care in the Emergency Department: Results from a Provincial Stroke Improvement Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke and transient ischemic attack (TIA) are common disorders cared for by emergency physicians. Best practices exist for the management of these disorders; however, these are not always followed. OBJECTIVES: This study sought to measure the impact of a coordinated, provincial structured improvement collaborative, on care for stroke and TIA patients within emergency departments (ED’s) in British Columbia. METHODS: This study was a qualitative and quantitative process evaluation of a provincial improvement collaborative. The collaborative followed an Institute of Healthcare Improvement (IHI) Methodology, consisting of five workshops, bi-weekly webinars, and improvement coaching and support, over a 10-month period, from Sept 2011 to June 2012. This evaluation examined process measures of success, such as self-reported improvement and adherence to certain clinical process measures (e.g. time to CT). Collaborative participants submitted monthly reports that quantified their improvement using the Self Assessment Score, which is used in IHI Collaborative Methodology. RESULTS: 17 multidisciplinary teams participated, representing 27% of all ED’s in British Columbia (29 / 108), and all five Health Authorities. Further, all but one of the province’s tPA enabled sites were represented. 90% of teams (15 / 17) reported a median Self Assessment Score greater than 4.5/5.0, indicating significant and sustainable improvements in stroke and TIA care. No teams dropped out of the Collaborative. Teams reported a mean of 5.5 (SD 2.4) significant improvements within their ED. For example, shortened door-to-CT times, improved triage and training, and implementation of standardized swallowing screens were shown. This collaborative showed higher success rates of self-reported improvement (typically only 30% of teams achieve significant improvement) and lower rates of dropouts, than the published literature. CONCLUSIONS: Using an IHI structured collaborative format, a provincial stroke & TIA emergency department quality improvement initiative was able to achieve significant improvements in adherence to best practices. A formal outcome evaluation is planned to measure the impact on stroke incidence, disability, and mortality.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».