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Enregistrement W2897680156 · doi:10.1161/str.49.suppl_1.tmp39

Abstract TMP39: Patterns of Discharge Antidepressant Therapy Use After Acute Ischemic Stroke: Insights From the Prosper Study

2018· article· en· W2897680156 sur OpenAlexaff
Shreyansh Shah, Haolin Xu, Ying Xian, Lesley Maisch, Deidre Hannah, Brianna Lindholm, Barbara L. Lytle, Michael Pencina, DaiWai M. Olson, Eric E. Smith, Gregg C. Fonarow, Lee H. Schwamm, Deepak L. Bhatt, Adrian F. Hernandez, Emily C. O’Brien

Notice bibliographique

RevueStroke · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Depression (economics)MedicaidMedical prescriptionPopulationEmergency medicineAntidepressantHistory of depressionPhysical therapyInternal medicinePsychiatryHealth careCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antidepressant (AD) therapy has been shown to improve post-stroke depressive symptoms, yet few data are available on characteristics associated with treatment at the time of discharge after ischemic stroke. Methods: PROSPER is a PCORI-funded study designed by researchers and stroke survivors to evaluate the effectiveness of therapies post-stroke. We used information from ischemic stroke patients discharged from April 2014 - December 2014 in the American Heart Association’s Get With The Guidelines (GWTG)-Stroke registry who were linked to Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) data to evaluate antidepressant medication use following hospitalization for ischemic stroke. Results: Of 29,177 eligible patients from 1,023 hospitals, n=7,593 (26.0%) were prescribed AD at hospital discharge. The majority of discharge AD prescriptions were for an SSRI (70.6%) and in patients with history of depression and on AD prior to admission. Patients discharged on an AD were more likely to be female, of white race, and to have a prior history of cardiovascular diseases (Table). Discharge AD prescription was more common at teaching hospitals, hospitals with larger bed size and higher annual volume of ischemic stroke admissions. Amongst the patients who were not on AD prior to admission (22,437), only 8.1% were discharged on AD. Patients discharged on AD amongst AD naïve population were more likely to be female, of white race, had prior history of depression, had higher initial NIHSS and more likely to be discharged to a facility. Conclusions: Among CMS linked patients, antidepressant prescription after ischemic stroke is low and varies by key patient and hospital level characteristics. Future research examining the association between discharge AD use and patient reported outcomes after stroke is needed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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