The effects of optimizing the timeliness of emergency care of patients with ST-elevation myocardial infarction in hospital
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effect of optimizing rescue time for patients with acute st-elevation myocardial infarction (STEMI) in the hospital. Methods A retrospective analysis of the clinical data of 133 patients with ST-elevation myocardial infarction who were hospitalized in the first affiliated hospital of university of science and technology of china during July,2016 to June,2017 was performed. Timeline in the rescue, the result of coronary reperfusion and satisfaction degree of patients were analyzed. Results The rapid evaluation time (F=2.609, P=0.046),emergency handling time(F=7.581, P=0.032), login and logout time (F=5.667, P=0.017)and visit-ballon time (F=8.942, P=0.007) were shortened quarter by quarter. The average time of each project in the four quarters showed a statistically significant difference. The difference of TIMI classification of coronary flow reperfusion among the four quarters was statistically significant (H=8.402, P=0.038). The satisfaction degree of each quarter showed a statistically significant difference (the third quarter of 2016:94.68±2.38, the fourth quarter of 2016:96.72±5.10, the first quarter of 2017: 97.23±7.64, the second quarter of 2017:98.36±4.86; F=7.891, P=0.048). Conclusions Enhancing timeliness of emergency care can remarkably shorten rescue time, improve satisfaction degree of patients and help to improve the success rate of emergency treatment for patients with STEMI. Key words: Acute ST segment elevation myocardial infarction; Nursing process; Hospital rescue; Timeliness
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».