Abstract 17432: Specific Care Process Implementation Associated With Improved Reperfusion Times Across Multiple STEMI Networks: Insights From The AHA Mission: Lifeline STEMI Accelerator Program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The STEMI Accelerator Program occurred in 16 U.S. metropolitan regions and resulted in more patients receiving timely reperfusion. We assessed whether implementing key care processes was associated with shorter reperfusion times. Methods: Hospitals (n=167 with 23,498 STEMI patients) were surveyed pre- (02/2012) and post- (08/2014) intervention with a standardized care process questionnaire. Survey data were then merged with patient-level clinical data over the same time period. For reperfusion times, hospitals were stratified by whether they implemented a specific process of care, had a pre-existing process, or never implemented the process. Results: Uptake of several care processes increased following intervention: pre-hospital activation (62% to 91% of hospitals; p<0.001), single call transfer protocol from an outside facility (45% to 70%; p<0.001) and emergency department (ED) bypass for both direct presenters via paramedics (48% to 59%; p=0.002) and transfer patients (56% to 79%; p=0.001). There were significant differences in median first medical contact-to-device (FMC) times (Figure) among patients treated at hospitals that implemented pre-activation compared to non-implementers (88 min for implementers; vs 89 min for pre-existing; vs 98 min for non-implementers; p<0.001 for group comparisons). Similarly, patients treated at hospitals implementing single call transfer protocols had shorter median FMC times (112 min vs 128 min vs 152 min; p<0.001). ED bypass was also associated with shorter FMC times for both direct presenters (84 min vs 88 min vs 94 min; p<0.001) and transfers (123 min vs 127 min vs 167 min; p<0.001). Conclusions: The STEMI Accelerator program increased the uptake of key care processes, which were in turn associated with shorter median reperfusion times. These findings support ongoing efforts to implement regional STEMI networks focused upon pre-hospital activation, single call transfer protocols and ED bypass.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».