Quality of acute stroke care in Korea (2008–2014): Retrospective analysis of the nationwide and nonselective data for quality of acute stroke care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is limited information about non-selective and contemporary data on quality of stroke care and its variation among hospitals at a national level. Patients and methods We analysed data of the patients admitted to 258 acute stroke care hospitals covering the entire country from the Acute Stroke Quality Assessment Program, which was performed by the Health Insurance Review and Assessment Service from 2008 to 2014 in South Korea. The primary outcome measure was defect-free stroke care (all-or-none), based on six get with the guidelines-stroke performance measures (except venous thromboembolism prophylaxis). Results Among 43,793 acute stroke patients (mean age, 67 ± 14 years; male, 55%), 31,915 (72.9%) were hospitalised due to ischaemic stroke. At a patient level, defect-free stroke care steadily increased throughout the study period (2008, 80.2% vs. 2014, 92.1%), but there were large disparities among hospitals (mean = 50.7%, SD = 21.7%). Defect-free stroke care was given more frequently in patients being treated in hospitals with 25 or more stroke cases per month (odds ratio [OR] 2.83; 95% confidence interval [CI] 1.69–4.72), delivery of intravenous thrombolysis one or more times per month (OR 2.37; 95% CI 1.44–3.92), or provision of stroke unit care (OR 1.75; 95% CI 1.22–2.52). Discussion This study shows that the quality of stroke care in Korea is improving over time and is higher in centres with a larger volume of stroke or intravenous thrombolysis cases and providing stroke unit care but hospital disparities exist. Conclusion Reducing large differences in defect-free stroke care among acute stroke care hospitals should be continuously pursued.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».