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Enregistrement W3127332752 · doi:10.2196/25488

Use of a Smartphone Platform to Help With Emergency Management of Acute Ischemic Stroke: Observational Study

2021· article· en· W3127332752 sur OpenAlexvenueno aff
Yiqun Wu, Fei Chen, Haiqing Song, Wuwei Feng, Jinping Sun, Ruisen Liu, Dongmei Li, Ying Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency departmentEmergency medicineTelemedicineTissue plasminogen activatormHealthHealth carePsychological interventionInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To improve the outcomes of acute ischemic stroke (AIS), timely thrombolytic therapy is crucial. Series strategies were recommended to reduce door-to-needle (DTN) time for AIS. Mobile technologies are feasible and have been used in stroke management for various purposes. However, the use of smartphone platforms that integrate series strategies through the entire first aid process to improve emergency management of AIS remains to be verified. OBJECTIVE: This study aims to describe the utility and application of a smartphone platform in the emergency management of AIS and report the DTN time for patients with AIS during its 2-year application period. Our results are relevant to digital health management. METHODS: A smartphone platform named "Green" was developed to incorporate the field assessment, hospital recommendation, prehospital notification, real-time communication, clinical records creation, key time-stamping, and quality control to streamline and standardize overall AIS emergency management processes. The emergency medical system (EMS) and all the emergency departments in Beijing have used this platform since 2018. From January 1, 2018, to December 31, 2019, 8457 patients diagnosed with AIS received intravenous tissue-type plasminogen activator therapy. The median DTN time and the proportions of patients with DTN times of ≤60 minutes and ≤45 minutes were reported. RESULTS: During the 2-year application period of this platform, the median DTN time was 45 minutes, and the proportions of patients with DTN times of ≤60 minutes and ≤45 minutes were 74.6% and 50.5%, respectively. The median DTN time was significantly reduced from 50 minutes in 2018 to 42 minutes in 2019 (P<.001). The proportions of patients with DTN times of ≤60 minutes and ≤45 minutes increased from 66.1% and 40.7%, respectively, in 2018 to 80.7% and 57.3%, respectively, in 2019 (both P<.001). Sustained improvement in DTN time was seen during all the observed months. The improvement occurred across all facilities, and the variations among hospitals also decreased. The median DTN time for patients transferred by ambulances (43 minutes) was significantly shorter than those who reached hospitals by themselves (47 minutes; P<.001). CONCLUSIONS: Sustained reductions in DTN time reflected the improvement in AIS emergency management processes. The use of a smartphone platform integrating recommended strategies throughout all first aid stages is a practical way to help the emergency management of AIS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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