Essential Workflow and Performance Measures for Optimizing Acute Ischemic Stroke Treatment in India
Notice bibliographique
Résumé
troke is a leading cause of death in India, which has one-fifth of the world's population.The approximate age-adjusted prevalence of stroke in India is 84 to 262/100 000 in rural and 334 to 424/100 000 in urban areas, and the age-adjusted incidence of stroke is 135 to 152/100 000 person-years.1,2 The recent data from the GBD study (Global Burden of Disease) also suggest a high burden of cardiovascular disease in India due to a major epidemiological transition leading to a surge in noncommunicable diseases over the past 2 decades.3 See related articles, p 1928, p 1932, p 1941, p 1951, p 1961 and p 1978 Stroke is incorporated in the National Program for Prevention and Control of Diabetes, Cardiovascular Disease and Stroke.4 The objectives of the program include behavior changes for lifestyle modification, screening, and prevention of noncommunicable diseases, capacity building, optimizing treatment at all levels of health care and surveillance systems for disease burden and monitoring.5 Stroke Registry program was started in 2012 to collect data about stroke patients and as of 2016, across India 62 institutions have registered with it.This venture was initiated by the Indian Council of Medical Research along with the National Center for disease informatics and research.6 An Indo-US Collaborative Stroke Registry was started with 5 major teaching institutes from India and one major institute from the United States to develop a registry with high-quality data.7,8 However, there are multiple barriers in the implementation of optimized care among patients with stroke at the level of the following:• patient (late arrival or low awareness of stroke symptoms, denial of stroke, financial incapacity, sociocultural practices or beliefs inhibiting access or seeking optimal stroke care) • hospital or health system level (personnel with expertise in managing stroke, management will and support, lack of adequate medical facilities or equipment, well-defined protocols and standard operating procedures as also policies, supporting policies, organizational context, or norms, which support the implementation of evidence-based care) • stroke specialists and professionals (stroke teams, competence, skill, awareness, confidence, and experience in dealing with clinical situations, ability to take timely clinical decisions and confidence to do so, motivations, attitudes, and willingness to provide evidence-based stroke care) • national health policies (political will, allocation of resources, reimbursement of costs to different health care sectors, to support stroke patients' access to optimal care and the regulatory frameworks or policies to support stroke care).9,10 The current article deals with the existing stroke care pathways, its challenges and possible future initiatives to optimize workflow in India.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».