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Enregistrement W2762583980 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.tmp95

Abstract TMP95: Large Centralized TIA Assessment Unit Associated With Reduction of Recurrent Stroke by up to 70%

2016· article· en· W2762583980 sur OpenAlexaffabout
Andrew M. Penn, Malcolm Maclure, Linghong Lu, Maximilian B. Bibok, Jaclyn Morrison, Kristine Votova, Melanie Penn, Robert Balshaw, Mary Lesperance

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralStroke (engine)Emergency medicineEmergency departmentObservational studyHazard ratioPediatricsInternal medicineFamily medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Transient neurological symptoms are a common presentation in emergency departments (ED). Access to stroke specialists and advanced imaging to identify acute cerebrovascular syndrome is resource intensive. Diversion to specialized TIA units improves logistics but incurs delay. Observational studies suggest efficacy of TIA units but are limited by sample size. We hypothesized that management through a centralized TIA service reduces risk of recurrent stroke. Methods: Vancouver Island (VI) introduced a centralized TIA unit in 2004 to which over 15,000 referrals (ED & GP) have been made. Long-term follow-up is possible as all VI residents (∼750,000) have one electronic health record for ED visits and hospital admissions. Large referral volumes and variable unit capacity have subjected patients to a wide range of delays-to-treatment. We used variation in secondary prevention delays to examine unit efficacy. We assessed hospitalized stroke and stroke death in all ED-referred patients comparing those seen in the unit within 90 days of symptom onset with those not seen within that time. Results: Between 2005 and 2013 there were 11,330 referrals, of which 4,017 were from the ED and referred within 2 weeks of symptom onset. The transition times between symptom onset, referral, arrival at the unit and stroke (or censoring time) were modeled using a multi-state model (Putter et al. 2007). Age, ABCDD, gender and the unit intervention were found to be associated with transition times. The hazard of stroke for patients who attended the unit was estimated as 30% that of those who did not attend (p=0.098). Predicted stroke-free survival curves are shown for a 70 year old woman. ARR at 90-days ranged from 4.2% downto 1.4% for High to Low ABCDD respectively. Conclusion: This large observational study reinforces published studies suggesting TIA units reduce risk of recurrent stroke within 90 days.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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'admission2
Résumé présentoui

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