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Enregistrement W2754367783 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wp3

Abstract WP3: EMS Routing for Endovascular Patients- One Health Care Systems Successful Model

2016· article· en· W2754367783 sur OpenAlexaff
Coleman Martin, Angela Hawkins, Karin Olds, Naveed Akhtar, W Holloway, Shelleen King, Jay McClintick

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensOlds College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Health careMedical emergencyMetropolitan areaEmergency medicineHealthcare systemEmergency departmentProtocol (science)Emergency medical servicesTriageNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Annually, over 1500 stroke patients are seen within a large metropolitan health system. The health system encompasses a designated comprehensive (CSC) and multiple primary (PSC) stroke hospitals with varying capabilities to manage stroke patients, resulting in varied care delivery. While CSCs mitigate inconsistencies by establishing a standard of stroke care, one shortcoming of the CSC model is lack of regulation in transfer of patients between centers within a health system containing multiple stroke designations. Purpose: The purpose of the project was to create a streamlined, emergency stroke work-up process across the various levels of stroke hospitals and to apply rapid routing practices for EMS when transferring stroke patients between facilities. These changes could reduce treatment times and optimize resources to facilitate transportation of stroke patients to the appropriate center. Methods: The system stroke steering team, in collaboration with regional EMS directors initiated 5 primary processes to reduce delays. These included 1) door in to door out times of 60 minutes, 2) loading radiology images into a cloud environment, 3) development of EMS algorithms, 4) prompt follow-up reports on stroke transfers, and 5) rapid loop-closure on gaps in the process. A reduction in door-to-therapy time and measures of patient outcome were used as indicators for effectiveness. Results: Implementation of a streamlined ED process and new routing protocol was associated with improved door-to-door times, door-to-treatment times and EMS transport times. Additionally, risk-adjusted mortality decreased from 0.7 in 2012 to 0.3 in 2014. Similarly, thrombolytic complications in intravenous and endovascular patients decreased from 7.5% in 2012 to 1.7% in 2014, while treatment rates in both increased. Conclusion: Within a large health system, utilizing a consistent ED process and new EMS routing protocol could contribute to improved outcomes. This raises the possibility that implementing system routing practices may improve collaboration within stroke systems of care and advance the CSC model.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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