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Enregistrement W2890892524 · doi:10.1161/circoutcomes.116.003359

Rates, Characteristics, and Outcomes of Patients Transferred to Specialized Stroke Centers for Advanced Care

2018· article· en· W2890892524 sur OpenAlexaff
Syed F. Ali, Gregg C. Fonarow, Li Liang, Ying Xian, Eric E. Smith, Deepak L. Bhatt, Lee H. Schwamm

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Emergency medicineModified Rankin ScaleTissue plasminogen activatorEmergency departmentHealth careAcute strokeIschemic strokeTransfer (computing)Internal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background While many patients are transferred to specialized stroke centers for advanced acute ischemic stroke (AIS) care, few studies have characterized these patients. We sought to determine variation in the rates and differences in the baseline characteristics and clinical outcomes between AIS cases presenting directly to stroke centers' front door versus Transfer-Ins from another hospital. Methods and Results We analyzed 970 390 AIS cases in the Get With The Guidelines-Stroke registry from January 2010 to March 2014 to compare hospitals with high Transfer-In rates (≥15%) versus those with low Transfer-In rates (<5%) and to compare the front-door versus Transfer-In patients admitted to those hospitals with high Transfer-In rates (high Transfer-In hospitals). Of 970 390 patients discharged from 1646 hospitals, 87% initially presented via the emergency department versus 13% were a Transfer-In from another hospital. High Transfer-In hospitals had a median 31% Transfer-In rate among all stroke discharges, were larger, had higher annual AIS volume and intravenous tPA (tissue-type plasminogen activator) rates, and were more often Midwest teaching hospitals and stroke centers. Compared with front-door, Transfer-In patients were younger, more often white, had higher median National Institutes of Health Stroke Scale scores, less often hypertension and previous stroke/transient ischemic attack, and higher in-hospital mortality (7.9% versus 4.9%; standardized difference, 12.4%). After multivariable adjustment, Transfer-In patients had higher in-hospital mortality and discharge modified Rankin scale. Conclusions There is significant regional variability in the transfer of patients with AIS. Because Transfer-In patients seem to have worse short-term outcomes, these patients have the potential to negatively influence institutional mortality rates and should be accounted for explicitly in hospital risk-profiling measures.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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