Abstract TP359: Partnering in the Community to Improve Long Term Stroke Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke mortality has fallen from the third leading cause of death to the fifth; it remains the leading cause of disability. Providers know the appropriate standard of care to preserve life and reduce disability, but treatment is time limited. Patients who present with stroke signs and symptoms (S/S) outside the window for treatment are at risk for lifelong disability. We united with our Faith Community Partnership program (FCPP) to educate local church congregation members about the S/S of stroke. Purpose: The aim of our project was to bring community members with stroke symptoms urgently into the emergency care setting so that disability reducing treatments could be rendered. Methods: A quality improvement (QI) project was designed using the FCPP to deliver education to members within 32 church communities. Four FCPP nurses along with parish community volunteers distributed FAST cards with stroke S/S at health events starting the second quarter of 2014. The FCPP held at least six events per month; they were attended by 50-100 guests. FCPP workers highlighted the importance of prompt recognition of symptoms as well as emergent activation of Emergency Medical Services. Results: The Get with the Guideline’s Registry was accessed; ten quarters of data were reviewed to compare symptom onset to time of arrival at our hospital versus all certificated TJC/AHA/ PSC hospitals. An unpaired two tailed t test comparing patients arriving in less than one hour from symptom onset was extremely statistically significant in favor of the QI group, P < 0.0001. Equally statistically significant (p<0.0001) were patients arriving in less than 240 minutes from symptom onset compared to those arriving after 240 minutes. Patient arrival from 61-240 minutes was not quite statistically significant, =0.0746. Conclusion: Stroke education within the community affords providers better opportunity to deliver disability reducing treatments.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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 ».