Reducing Door-to-Needle Time for Tissue Plasminogen Activator Administration in a Community Hospital: An Operations Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The benefit of tissue plasminogen activator (tPA) in acute ischemic stroke is time dependent. A 15-minute decrease in door-to-needle (DTN) time has been associated with increased odds of ambulating independently, faster discharge, and decreased odds of death. We investigated common causes of delay in DTN times in a community hospital setting in order to identify areas for improvement. METHODS: A retrospective medical record review was conducted at a 574-bed community hospital. This included 100 patients who received tPA from 2016 to 2019. Time segments were classified a priori to reflect key work elements from the time between hospital arrival to tPA and recorded for each chart. Linear regression models were used to identify work elements associated with increased DTN time. RESULTS: Median DTN time was 54:29 minutes. Linear regression analyses determined that differences in NIHSS score (P = .030), triage to computed tomography (CT) start (P = .017), triage to stroke physician page (P = .016), and CT report to tPA administration (P < .001) were associated with increased DTN time. CT report to tPA administration was most strongly associated with a Pearson coefficient of 0.868 (P < .001) with increased DTN time. CONCLUSIONS: The DTN time at our institution was above the recommended target. Our findings suggest that reducing the CT report time interval may decrease DTN time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».