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Enregistrement W2885433236 · doi:10.1161/circulationaha.117.032446

Impact of Regionalization of ST-Segment–Elevation Myocardial Infarction Care on Treatment Times and Outcomes for Emergency Medical Services–Transported Patients Presenting to Hospitals With Percutaneous Coronary Intervention

2017· article· en· W2885433236 sur OpenAlexaff
James G. Jollis, Hussein R. Al‐Khalidi, Mayme L. Roettig, Peter B. Berger, Claire C. Corbett, Shannon M. Doerfler, Christopher B. Fordyce, Timothy D. Henry, Lori Hollowell, Zainab Magdon-Ismail, Ajar Kochar, James J. McCarthy, Lisa Monk, Peter K. O’Brien, Thomas D. Rea, Jay Shavadia, Jacqueline Tamis‐Holland, B. Hadley Wilson, Khaled M. Ziada, Christopher B. Granger

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionMyocardial infarctionEmergency medicineEmergency medical servicesAcute coronary syndromeClinical endpointReperfusion therapyEmergency departmentMedical emergencyInternal medicineRandomized controlled trialNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Regional variations in reperfusion times and mortality in patients with ST-segment–elevation myocardial infarction are influenced by differences in coordinating care between emergency medical services (EMS) and hospitals. Building on the Accelerator-1 Project, we hypothesized that time to reperfusion could be further reduced with enhanced regional efforts. Methods: Between April 2015 and March 2017, we worked with 12 metropolitan regions across the United States with 132 percutaneous coronary intervention–capable hospitals and 946 EMS agencies. Data were collected in the ACTION (Acute Coronary Treatment and Intervention Outcomes Network)-Get With The Guidelines Registry for quarterly Mission: Lifeline reports. The primary end point was the change in the proportion of EMS-transported patients with first medical contact to device time ≤90 minutes from baseline to final quarter. We also compared treatment times and mortality with patients treated in hospitals not participating in the project during the corresponding time period. Results: During the study period, 10 730 patients were transported to percutaneous coronary intervention–capable hospitals, including 974 in the baseline quarter and 972 in the final quarter who met inclusion criteria. Median age was 61 years; 27% were women, 6% had cardiac arrest, and 6% had shock on admission; 10% were black, 12% were Latino, and 10% were uninsured. By the end of the intervention, all process measures reflecting coordination between EMS and hospitals had improved, including the proportion of patients with a first medical contact to device time of ≤90 minutes (67%–74%; P <0.002), a first medical contact to device time to catheterization laboratory activation of ≤20 minutes (38%–56%; P <0.0001), and emergency department dwell time of ≤20 minutes (33%–43%; P <0.0001). Of the 12 regions, 9 regions reduced first medical contact to device time, and 8 met or exceeded the national goal of 75% of patients treated in ≤90 minutes. Improvements in treatment times corresponded with a significant reduction in mortality (in-hospital death, 4.4%–2.3%; P =0.001) that was not apparent in hospitals not participating in the project during the same time period. Conclusions: Organization of care among EMS and hospitals in 12 regions was associated with significant reductions in time to reperfusion in patients with ST-segment–elevation myocardial infarction as well as in in-hospital mortality. These findings support a more intensive regional approach to emergency care for patients with ST-segment–elevation myocardial infarction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,344
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations138
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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