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Enregistrement W2980698098 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.wp332

Abstract WP332: Early Stroke Detection in Postoperative Patients: A Simple Educational Intervention and Feasibility Study

2017· article· en· W2980698098 sur OpenAlexaff
Charoenratt Chaicharoentanaporn, Worawong Slisatkorn, Saowalak Hunnangkul, Usa Pipatsatukit, Gustavo Saposnik, Yongchai Nilanont

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Neurological deficitIntervention (counseling)Acute strokeNeurological examinationSurgeryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke is one of the most feared postoperative complications. However, the diagnosis is usually delayed leading to a reduced therapeutic window. Objective: To develop a protocol aimed to shorten the time of detecting a neurological deficit in postoperative patients. Methods: We used a pre-post intervention design to evaluate time of stroke recognition in post-opened heart surgery patients. The intervention consisted of: 1) A new postoperative protocol to evaluate any new neurological deficit < 14 days after surgery. Nurses were trained to perform a simple sequential neurological assessment including observing eye deviation and testing for asymmetrical limb movement. The protocol was applied during the vital sign measurement schedule. Stroke code was activated if the deficit was confirmed by MD. 2) Educational program for nurses concerning postoperative stroke complications and the importance of time. Results: During Jan, 2014 - Oct, 2015, we consecutively reviewed 27 patients with acute neurological deficit < 14 days after surgery. Twenty-five consecutive patients with postoperative neurological deficit were enrolled during post-intervention period (Nov, 2015 - Jul, 2016). Male consisted of 19/27 (70.4%) and 179/297 (60.3%) ( P =0.303), the mean ± SD age of 64.56 ± 13.13 and 62.43 ± 13.45 years ( P =0.432) and the mean initial NIHSS of 16.25 ± 8.45 and 12.92 ± 10.78 ( P =0.402) in pre and post intervention respectively. When comparing between pre and post intervention, we found that stroke fast track activation was significantly increased from 4/27(14.8%) to 13/25(52%) ( P =0.004), the median (min-max) duration from time last seen normal to first neurological deficit detection reduced from 690 (20-9190) to 120 (5-5935) minutes ( P =0.004), the median duration from onset to CT decreased from 150 (33-11009) to 65 (31-3779) minutes ( P =0.163). Number needed to treat for early detection when the protocol being used was 2.4. There was an increasing trend in endovascular treatment from 0 to 2/25 (8%) after the intervention. Conclusions: A simple protocol for a postoperative neurological assessment after cardiac surgery showed a significant reduction in the time to diagnosis thus, increasing the patients’ therapeutic opportunity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,330
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2017
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