Prehospital times in primary percutaneous coronary intervention: The new frontier for improvement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary percutaneous coronary intervention (PPCI) remains the treatment of choice for patients presenting with ST-elevation myocardial infarction (STEMI). With STEMI, total ischemic time is an important predictor of myocardial injury and other short and long-term adverse events including mortality. Several studies have examined ‘Door to Balloon’ times, but few studies have examined pre-hospital and in hospital component times as individual pieces that make up total ischemic time. Methods: Total ischemic and component times for patients who received PPCI from 2012- 2015 in the Queen Elizabeth-II Halifax Infirmary were described. Median total ischemic times and component times were calculated and compared. Regression modeling was performed to identify which component times and component variables explained the most variation in total ischemic times. Results: 551 patients who had successful PPCI and complete component times were identified. Most were male (76%) with a median age of 59.2 years (IQR: 52.7-68.0 years). The longest component time was ‘Symptom Onset to First Medical Contact’ (Median: 61 min, IQR: 32-138 min). ‘Symptom Onset to First Medical Contact’ was found to account for most of the variation seen in total ischemic time (R2= 61%). Conclusions: We determined that most time in the component of receiving PPCI lies in the pre-hospital setting and that component variables including EHS use and pre-activation of the cardiac catheter lab reduce total ischemic time. More research needs to be devoted to reducing patient delay, as thereappears to be little room for improvement in hospital component times.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».