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Enregistrement W2915052206 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp372

Abstract WP372: International Comparison of Patient Characteristics and Quality of Care for Ischemic Stroke

2019· article· en· W2915052206 sur OpenAlexaff
Runqi Wangqin, Daniel T. Laskowitz, Yongjun Wang, Zixiao Li, Yilong Wang, Liping Liu, Li Liang, Roland Matsouaka, Jeffrey L. Saver, Gregg C. Fonarow, Deepak L. Bhatt, Eric E. Smith, Lee H. Schwamm, Janet Prvu Bettger, Adrian F. Hernandez, Eric D. Peterson, Ying Xian

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Atrial fibrillationDeep veinDysphagiaIschemic strokeRehabilitationInternal medicineEmergency medicineThrombosisPhysical therapySurgeryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: Adherence to evidence-based guidelines is an important indicator of hospital stroke care quality; yet, there is lack of assessment of patient characteristics and performance measures in acute ischemic stroke for most world regions. Methods: We analyzed data of 19,604 acute ischemic stroke patients in China National Stroke Registry and 194,876 patients in GWTG-Stroke registry in US between 2012 to 2013 and compare their baseline characteristics and hospital performance measures. Results: Compared with US, Chinese patients were younger and had lower prevalence of comorbidities except for history of stroke/TIA or smoking. NIHSS was similar (China vs. US: median 4 [IQR 2-7] vs. 4 [1-10]). Chinese patients were more likely to have delays from last-known-well to hospital arrival (median 1,318 minutes [330-3,209] vs. 644 [142-2,055]), less likely to receive thrombolytic therapy (2.5% vs. 8.1%), and were more likely to experience treatment delays (door-to-needle time 95 minutes [72-112] vs. 62 [49-85]). Adherence to early and discharge antithrombotics, smoking cessation counseling, and dysphagia screening were relatively high (e.g.>80%) in both countries. However, large gaps existed in administration of intravenous thrombolytics within 3 hours (18.3% vs. 83.6%), door-to-needle time ≤60 minutes (14.6% vs. 48.0%), deep vein thrombosis prophylaxis (65.0% vs. 97.8%), anticoagulation for atrial fibrillation (21.0% vs. 94.4%), lipid treatment for low-density lipoprotein > 100 mg/dL (66.3% vs. 95.8%), and rehabilitation assessment (58.8% vs. 97.4%). Door-to-CT ≤25 minutes was relatively low in both countries (26.4% vs. 27.9%). Conclusions: We found significant differences in clinical characteristics and gaps in adherence for certain performance measures between China and US. Additional efforts are needed for continued improvements in acute stroke care and secondary prevention in both nations, especially China.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
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