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Enregistrement W2749528352 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.tmp9

Abstract TMP9: Hospitals' Performance on Timely Reperfusion in Stroke and Myocardial Infarction is not Correlated

2016· article· en· W2749528352 sur OpenAlexaff
Kori S. Zachrison, Deborah A. Levine, Gregg C. Fonarow, Margueritte Cox, Adam D DeVore, Eric E. Smith, Robert E. Suter, Ying Xian, Deepak L. Bhatt, Lee H. Schwamm

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDoor-to-balloonMyocardial infarctionStroke (engine)Internal medicineEmergency medicineCardiologyConventional PCI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Timely reperfusion is performed less optimally in acute ischemic stroke (AIS) than in acute myocardial infarction (AMI). The degree to which hospital performance is correlated on emergent AMI and AIS care is unknown. Hypothesis: There would be a positive correlation between hospital performance on door-to-balloon time (D2B) for AMI and door-to-needle time (DTN) for AIS; and hospital performance on D2B would predict DTN even after controlling for patient and hospital differences. Methods: Prospective study of all hospitals participating in both Get With The Guidelines (GWTG)-Stroke and -Coronary Artery Disease from 2006-09 and treating ≥10 patients. We compared hospital-level DTN and D2B before and after risk adjustment using Spearman’s rank correlation coefficients and hierarchical linear regression modeling. We also correlated hospitals’ DTN and D2B data from 2013-14 using GWTG (DTN) and Hospital Compare (D2B). Results: There were 43 hospitals contributing data (1976 AIS and 59,823 AMI patients). Hospitals’ DTN times for AIS did not correlate with their D2B times for AMI (median DTN 85 min [IQR 77-99] vs. median D2B 72 min [IQR 62-81]; ρ=-0.09; p=0.55). There was no correlation between hospitals’ proportion of eligible patients treated within target time windows for AIS and AMI (median DTN<60 minutes: 21% [IQR 11-30]; median D2B<90 minutes: 68% [IQR 62-79]; ρ=-0.14; p=0.36). The lack of correlation between hospitals’ DTN and D2B times persisted after risk adjustment. From 2013-14, hospitals’ DTN performance in GWTG was not correlated with D2B performance in Hospital Compare (N=546 hospitals; see figure). Conclusions: We found no correlation between hospitals’ observed or risk-adjusted DTN and D2B times. Opportunities exist to improve hospitals’ performance of time-critical care processes for AIS and AMI in a coordinated rather than condition-specific manner.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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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