MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910707525 · doi:10.2196/13161

Time to Treatment and In-Hospital Major Adverse Cardiac Events Among Patients With ST-Segment Elevation Myocardial Infarction Who Underwent Primary Percutaneous Coronary Intervention (PCI) According to the 24/7 Primary PCI Service Registry in Iran: Protocol for a Cross-Sectional Study

2019· article· en· W2910707525 sur OpenAlexvenueno aff
Younes Nozari, Babak Geraiely, Kian Alipasandi, Arash Jalali, Negar Omidi, Hassan Aghajani, Alimohammad Hajizeinali, Mohammad Alidoosti, Hamidreza Pourhoseini, Mojtaba Salarifar, Alireza Amirzadegan, Ebrahim Nematipour, Mahin Nomali

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConventional PCIPercutaneous coronary interventionMedicineMyocardial infarctionInternal medicineCardiologyST segmentEmergency medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) experience major adverse cardiac events (MACEs) following primary percutaneous coronary intervention (PCI). Although the relationship between time to treatment (eg, door-to-balloon time, symptom onset-to-balloon time, and symptom onset-to-door time) and 1-month all-cause mortality was assessed previously, its relationship with in-hospital MACEs and the effect of some clinical characteristics on this relationship were not considered. Furthermore, previous studies that were conducted in developed countries with a different quality of care cannot be applied in Iran, as Iran is a developing country and the studies were not performed according to the 24/7 primary PCI service registry. OBJECTIVE: The objective of this study protocol is to determine the relationship between time to treatment and in-hospital MACEs. METHODS: This cross-sectional study will take place at the Tehran Heart Center (THC), which is affiliated with Tehran University of Medical Sciences (TUMS) in Tehran, Iran. Data related to patients with STEMI, who underwent primary PCI between March 2015 and March 2019, that have been prospectively recorded in the THC's 24/7 primary PCI service registry will be analyzed. The study outcome is the occurrence of in-hospital MACEs. Data analysis will be conducted using SPSS for Windows, version 16.0 (SPSS Inc). We will perform chi-square tests, independent-samples t tests, or the Mann-Whitney U test, as well as univariate and multivariate binary logistic regression with a significance level of less than .05 and 95% CI for odds ratios. RESULTS: From March 2015 to September 2017, 1586 patients were included in the THC service registry, consecutively. We will conduct a retrospective analysis of this registry on patient entries between March 2015 and March 2019 and data will be analyzed and published by the end of 2019. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first observational study based on the 24/7 primary PCI service registry in Iran. The findings of this study may reveal current problems regarding time to treatment in STEMI management in the THC. Results from this study may help determine appropriate preventive strategies that need to be applied in order to reduce time-to-treatment delays and improve patients' outcomes following primary PCI in the setting of STEMI at the THC and similar clinical centers. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13161.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,366 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetAcute Myocardial Infarction ResearchTravaux en français237 207