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Enregistrement W2959312094 · doi:10.1212/wnl.0000000000007963

Hospital distance, socioeconomic status, and timely treatment of ischemic stroke

2019· article· en· W2959312094 sur OpenAlexaff
Jeremy Ader, Jingjing Wu, Gregg C. Fonarow, Eric E. Smith, Shreyansh Shah, Ying Xian, Deepak L. Bhatt, Lee H. Schwamm, Mathew J. Reeves, Roland Matsouaka, Kevin N. Sheth

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésQuartileMedicineSocioeconomic statusLogistic regressionTissue plasminogen activatorObservational studyEmergency medicineStroke (engine)Odds ratioRetrospective cohort studyDiagnosis codeOddsInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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> &lt; 0.001) and OTA (<i>p</i> &lt; 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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