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Enregistrement W3089556981 · doi:10.6000/2292-2598.2020.08.02.4

The Effect of In-Hospital Intervention to Reduce Door to Needle Time in Patients Receiving Tissue Plasminogen Activator

2020· article· en· W3089556981 sur OpenAlexvenueno aff
Gholamreza Shamsaei, Shahram Rafie, Fatemeh Pourshams

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAhvaz Jundishapur University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineTissue plasminogen activatorIntervention (counseling)Emergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Attempts have been made to confirm the diagnosis of stroke at the earliest stage and to prevent the development of neurological deficits. Tissue plasminogen activator (tPA) plays a logical role in the treatment of acute stroke by converting plasminogen to plasmin, and recent studies have shown that the drug can be injected up to four and a half hours after the onset of symptoms. The present study aimed to evaluate the effect of an in-hospital intervention to reduce door to needle (DTN) time in acute stroke patients. Methods: This epidemiological case-control study was performed on patients with acute ischemic stroke from September to March 2016 (n= 25) (group A) who were treated with tPA according to stroke guidelines. Their basic specifications, DTN and Door to Computed Tomography scan (DTC) time were recorded. Then, from April to August 2017, an intra-hospital recipe for tPA injection was provided by investigating the obstacles and causes of intra-hospital delays. Subsequently, stroke patients receiving tPA from September to March 2017 (n= 23) (group B) were examined, and their DTN and DTC were compared with patients in the first group. Results: The mean DTN and DTC in group A were 67.27±28.83 and 30.40±10.59 minutes, and in group B, were 45±25.98 and 22.17±8.50, minutes, respectively, which made a significant difference between the two groups (P=0.005, P=0.006, respectively). The percentage of patients with DTN less than 60 minutes increased from 52% in group A to 95.6% in group B. The percentage of patients with DTC less than 25 minutes decreased from 32% to 69.56% (P<0.001). The percentage of patients with symptomatic cerebral haemorrhage increased from 12% to 8.7% (P<0.001). The percentage of patients with independent ambulatory (mRS: 0-2) at three months after discharge increased from 48% to 56.5% (P=0.003). The mortality rate also decreased from 24% to 13.4% (P<0.001). Conclusion: By resolving the causes of intra-hospital delays and using a proper team program, the mean DTN and DTC of patients receiving tPA were reduced. This decrease in DTN time was accompanied by reduced complications in the form of reduced symptomatic cerebral haemorrhage and mortality and improved prognosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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