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Enregistrement W2782425880 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.28

Abstract 28: Virginia Stroke Coordinators Successfully Collaborate to Improve Door to Needle Times and EMS Relationships

2017· article· en· W2782425880 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Turner, Stacie Stevens, Tiffany McGhee, Donna Doherty, Patricia Lane

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Best practiceQuarter (Canadian coin)ThrombolysisHonorMedical emergencyMedical educationManagementPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Issues: The Virginia Stroke Coordinators Consortium (VSCC) was founded in 2009 with a stated goal of striving for high-level evidence based stroke care for all Virginians. Purpose: In CY2015, the VSCC set two specific goals, to improve arrival to IV TPA administration (“Door to Needle”-DTN) times in Virginia and to improve our stroke team relationships with EMS. DTN Time Methods: We shared the Target Stroke Phase 2information and best practices, we regularly shared our own best practices at our monthly meetings (one live meeting per quarter) through formal presentations and informal discussion, we reviewed current journal publications related to decreasing DTN times and we shared information about and encouraged participation in nationally offered webinars on improving arrival to CT and DTN times. DTN Time Results: 29 of the 60 hospitals represented within the VSCC participate in Get with the Guidelines so we used that data as a sample of our work. To measure our success, we compared CY2014 Target Stroke Honor Roll reports to CY2015 for the state of Virginia and saw improvement (beyond the level of improvement seen at the national level) in every measure including percent of ischemic strokes that received thrombolysis, percent of patients with a DTN time of 60m or less and percent of patients with a DTN time of 45m or less (including and excluding patients with documented reasons for delay.) EMS Methods: Again, shared Target Stroke and our own best practices, shared EMS feedback methods and standardized feedback forms, included EMS in our meetings and presentations, encouraged communication with local EMS providers, worked with state wide EMS to develop template for post TPA transport. EMS Results: The VSCC was surveyed in April of 2014(n-34) and again in April 2015(n-31). We saw that the number of coordinators interacting with EMS increased to 100% of respondents, frequency of EMS interaction increased, those with monthly interaction doubled, EMS feedback increased and 48% of respondents felt their relationships with EMS had improved. (43% already felt they had a good relationship.) Conclusion: Working together, Stroke Coordinators can significantly lower door to IV TPA times and improve stroke team relationships with EMS throughout the state.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2017
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