Tissue Plasminogen Activator for Rural Referrals; the Effect of Stroke Team Notification Prior to Arrival
Notice bibliographique
Résumé
P196 Background: Many rural community hospitals (RCH) in Southwestern Ontario lack a CT scanner. The stroke team (ST) in London provides tertiary care to these RCH. Advance notification of transfer of non-London patients (NLP) from RCH allows the ST to manage them from arrival at the LER. In contrast, the ST is notified of London patients (LP) after their arrival and registration in the London ER (LER). Objective: Assess feasibility of tPA administration to rural patients transferred to a tertiary care center. Methods: Mean symptom to LER, door to imaging, imaging to tPA, and door to tPA (DtPA) for LP and NLP times were compared. In-patients were excluded from the analysis. Results: Between Dec 1, 98 and Jun 30, 00, 61 patients were treated with tPA in London: 16 (26%) were NLP, 45 (74%) were local (37 LP, 8 in-patients). For NLP the mean symptom to RCH time was 37 mins, the mean RCH to LER distance was 41 miles (range 11–80) and the mean transfer time was 90 mins. (range 46–138). Symptom onset to LER time was significantly longer for NLP, but door to imaging, imaging to tPA, and DtPA were significantly lower (p Conclusions: 1. The establishment of a network of RCH and a tertiary center can extend the benefits of tPA to a rural population. 2. DtPA can be shortened if the ST manages the patients from arrival to the ER. This strategy could be applied to local patients if EMS notifies the ST of potential candidates for tPA.
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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 | 0,005 | 0,069 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».