Hospital distance, socioeconomic status, and timely treatment of ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To determine whether lower socioeconomic status (SES) and longer home to hospital driving time are associated with reductions in tissue plasminogen activator (tPA) administration and timeliness of the treatment. <h3>Methods</h3> We conducted a retrospective observational study using data from the Get With The Guidelines–Stroke Registry (GWTG-Stroke) between January 2015 and March 2017. The study included 118,683 ischemic stroke patients age ≥18 who were transported by emergency medical services to one of 1,489 US hospitals. We defined each patient9s SES based on zip code median household income. We calculated the driving time between each patient9s home zip code and the hospital where he or she was treated using the Google Maps Directions Application Programing Interface. The primary outcomes were tPA administration and onset-to-arrival time (OTA). Outcomes were analyzed using hierarchical multivariable logistic regression models. <h3>Results</h3> SES was not associated with OTA (<i>p</i> = 0.31) or tPA administration (<i>p</i> = 0.47), but was associated with the secondary outcomes of onset-to-treatment time (OTT) (<i>p</i> = 0.0160) and in-hospital mortality (<i>p</i> = 0.0037), with higher SES associated with shorter OTT and lower in-hospital mortality. Driving time was associated with tPA administration (<i>p</i> < 0.001) and OTA (<i>p</i> < 0.0001), with lower odds of tPA (0.83, 0.79–0.88) and longer OTA (1.30, 1.24–1.35) in patients with the longest vs shortest driving time quartiles. Lower SES quintiles were associated with slightly longer driving time quartiles (<i>p</i> = 0.0029), but there was no interaction between the SES and driving time for either OTA (<i>p</i> = 0.1145) or tPA (<i>p</i> = 0.6103). <h3>Conclusions</h3> Longer driving times were associated with lower odds of tPA administration and longer OTA; however, SES did not modify these associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».