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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».