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Enregistrement W2914774033 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp380

Abstract WP380: Hospital-Level Variability in Diagnostic Testing and Ischemic Stroke Subtype Documentation

2019· article· en· W2914774033 sur OpenAlexaff
Shyam Prabhakaran, Steven R. Messé, Dawn Kleindorfer, Eric E. Smith, Gregg C. Fonarow, Xin Zhao, Barbara L. Lytle, Joaquin E. Cigarroa, Lee H. Schwamm

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)DocumentationInternal medicineMedical recordIschemic strokeEmergency medicineCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Documentation of ischemic stroke subtype has clinical and research implications. We aimed to assess hospital-level variability in subtype documentation and diagnostic testing patterns in the Get With The Guidelines (GWTG)-Stroke registry. Methods: We identified patients admitted with ischemic stroke to GWTG-Stroke participating hospitals between January 1, 2016 and September 30, 2017. Sites were instructed on use of the TOAST criteria for subtype documentation. We assessed hospital-level variability in TOAST subtype documentation and, among those with subtype documented, the performance of echocardiography, cerebrovascular imaging, and cardiac rhythm monitoring. Results: Among 607,563 patients with ischemic stroke from 1,906 sites, 348,715 (57.4%) had documented ischemic stroke subtype. Considerable hospital-level variability was observed in subtype documentation (Figure A). Patients with subtype documentation were more likely to be inter-facility transfers and treated at higher volume and academic centers, have complete medical history data, and have higher rates on achievement and quality measures. Carotid and intracranial vascular imaging (69.1% and 58.7%, respectively), echocardiography (74.3%), and cardiac rhythm monitoring (76.2%) were performed most frequently in cryptogenic stroke (CS) patients compared to other subtypes (Figure B; p<0.001 for each comparison). Among CS patients, short-term cardiac rhythm monitoring (65.7%) was most common with only 6.1% undergoing extended surface cardiac rhythm monitoring and 4.4% receiving extended implantable cardiac rhythm monitoring. Conclusions: In a large contemporary nationwide dataset of acute ischemic stroke hospitalizations, we observed that stroke subtype is documented in 57.4% of records, raising an important opportunity for quality improvement. Furthermore, diagnostic testing patterns suggest incomplete evaluation is common, even among patients with CS.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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