MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899103363 · doi:10.1186/s12872-018-0940-z

Factors associated with door-in to door-out delays among ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) patients transferred for primary percutaneous coronary intervention: a population-based cohort study in Ontario, Canada

2018· article· en· W2899103363 sur OpenAlexafffundabout
Oumin Shi, Anam Khan, Mohammad R. Rezai, Cynthia A. Jackevicius, Jafna L. Cox, Clare Atzema, Dennis T. Ko, Thérèse A. Stukel, Laurie Lambert, Madhu K. Natarajan, Zhi‐Jie Zheng, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxHealth Sciences CentreHamilton Health SciencesUniversity of TorontoDalhousie UniversityCanada Research ChairsSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Medicine, University of TorontoInstitute of Circulatory and Respiratory HealthUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineDIDOPercutaneous coronary interventionConventional PCIMyocardial infarctionEmergency medicineCohortInternal medicinePopulationCardiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compared to ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) patients who present at centres with catheterization facilities, those transferred for primary percutaneous coronary intervention (PCI) have substantially longer door-in to door-out (DIDO) times, where DIDO is defined as the time interval from arrival at a non-PCI hospital, to transfer to a PCI hospital. We aimed to identify potentially modifiable factors to improve DIDO times in Ontario, Canada and to assess the impact of DIDO times on 30-day mortality. METHODS: A population-based, retrospective cohort study of 966 STEMI patients transferred for primary PCI in Ontario in 2012 was conducted. Baseline factors were examined across timely DIDO status. Multivariate logistic regression was used to examine independent predictors of timely DIDO as well as the association between DIDO times and 30-day mortality. RESULTS: 2.63, 95% CI:1.59-4.35) were the strongest predictors of timely DIDO. Patients with timely ECG were more likely to have recommended DIDO times (33.0% vs 12.3%; P < 0.001). A significantly higher proportion of those who met the DIDO benchmark had timely FMC-to-balloon times (78.7% vs 27.4%; P < 0.001). Compared to patients with DIDO time ≤ 30 min, those with DIDO times > 90 min had significantly higher adjusted 30-day mortality rates (OR 2.82, 95% CI:1.10-7.19). CONCLUSIONS: While benchmark DIDO times were still rarely achieved in the province, we identified several potentially modifiable factors in the STEMI system that might be targeted to improve DIDO times. Our findings that patients who received a pre-hospital ECG were still being transferred to non-PCI capable centres suggest strategies addressing this gap may improve patient 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Cardiovascular DisordersMême sujetAcute Myocardial Infarction ResearchTravaux en français237 207