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Enregistrement W2746495331 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wp324

Abstract WP324: Integrated Systems Enhance Equitable and High-Quality Stroke Prevention Clinic Care

2016· article· en· W2746495331 sur OpenAlexaffabout
Sophia Gocan, Aline Bourgoin, Ruth Hall, Ferhana Khan, Limei Zhou, Grant Stotts

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesChamplain Regional College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralTriageStroke (engine)Emergency departmentEmergency medicineAuditAcute strokeMedical emergencyNeuroimagingHealth careFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke prevention clinics were established in Ontario to provide comprehensive, equitable, evidence-based care for patients at high risk of stroke. However, depending on where patients present with their stroke symptoms there are differences in access to diagnostic services. Patients presenting to a primary care office or small hospital, have limited or no access to diagnostic services compared to those presenting to large academic hospitals. To overcome this inequitable access to stroke expertise and diagnostics, we developed a standard referral protocol, a centralized approach to triage and dedicated diagnostic imaging services in regional stroke prevention clinics. The objective of our research was to evaluate the degree to which these system supports have resulted in comprehensive stroke prevention best practice care. Retrospective data analysis was completed using the FY 2011/12 Ontario Stroke Audit of Secondary Stroke Prevention Clinics database. We examined differences in secondary stroke prevention best practices across the five stroke prevention clinics and if there were differences in practice by referral source (Emergency vs. Primary Care). A total of 1853 patients were seen at the five Champlain stroke prevention clinics in 2011/12. The majority of referrals were initiated from Emergency Departments 58.7%, followed by primary care 29.2%, specialists 9.2% and inpatient units 2.8%. Overall, high rates of neuroimaging (97.6%), and vascular imaging (97.6 %) were achieved with little variation across stroke prevention clinics. There was no variation in imaging rates by referral source. The stroke prevention clinics facilitated neuroimaging and vascular imaging for almost 30% of patients, as they did not have these tests completed at the site of initial presentation. Implementing a centralized stroke prevention clinic referral and triage system has enabled equitable access to essential diagnostic testing in the Champlain region. Rapid diagnostic imaging plays a vital role of in identifying stroke etiology, and influences patient prioritization, treatments and management in the stroke prevention clinic setting. Future research should include evaluation of patient outcomes relative to the timing of diagnostic testing.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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