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Enregistrement W2887039764 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.wmp86

Abstract WMP86: Reasons for Slower Door-to-Needle Times and Their Impact on Timing of Treatment and Outcomes: Findings From Get With The Guidelines-Stroke

2017· article· en· W2887039764 sur OpenAlexaff
Noreen Kamal, Shubin Sheng, Michael D. Hill, Ying Xian, Lee H. Schwamm, Deepak L. Bhatt, Gregg C. Fonarow, Roland Matsouaka, Jeffrey L. Saver, Mathew J. Reeves, Eric E. Smith

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)OddsEmergency medicineOdds ratioIschemic strokePediatricsLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite quality improvement programs such as the American Heart Association/American Stroke Association Target_Stroke initiative, a substantial portion of acute ischemic stroke patients are still treated with alteplase later than 60 minutes, for unclear reasons. This study aims to describe the documented reasons for delays as well as the associations between reasons for delays and patient outcomes. Methods: We analyzed 55,296 patients who received intravenous alteplase in 1,422 hospitals participating in Get With The Guidelines-Stroke from October 2012 to April 2015, excluding transferred patients and inpatient strokes. We assessed eligibility, medical, and hospital reasons for delays in door-to-needle time (DTN). Multivariable models were used to evaluate associations between reasons for delays, time lost, and hospital discharge outcomes, controlling for patient and hospital characteristics. Results: There were 27,778 (50.2%) patients treated within 60 minutes, 10,086 (18.2%) treated in more than 60 minutes without documented delays, and 17,432 (31.5%) treated in more than 60 minutes with one or more documented reasons for delay. The longest DTN times were associated with inability to determine eligibility, delay in diagnosis, further diagnostic evaluation for hypoglycemia or seizure, management of emergent medical conditions and initial patient refusal (Table). One or more reason for delays was associated with in-hospital mortality (OR 1.2; 95CI 1.1-1.3), symptomatic intracranial hemorrhage (OR 1.2; 95CI 1.1-1.3), and lower odds of independent ambulation at discharge (OR 0.92; 95CI 0.9-1.0). Conclusions: Hospital and eligibility delays such as delay in diagnosis and inability to determine eligibility are common and are associated with longer DTN and poorer outcomes. Improved stroke recognition and management of acute comorbidities may help to reduce DTN times and improve outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,003
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,293 · 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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