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Enregistrement W3152453554 · doi:10.1016/j.ajem.2021.03.067

Sharing and Teaching Electrocardiograms to Minimize Infarction (STEMI): reducing diagnostic time for acute coronary occlusion in the emergency department

2021· article· en· W3152453554 sur OpenAlexaff
Jesse McLaren, Ahmed Taher, Monika Kapoor, Soojin L. Yi, Lucas B. Chartier

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Emergency Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCulpritEmergency departmentMyocardial infarctionInternal medicineConfidence intervalCardiologyAcute coronary syndromeEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limits to ST-Elevation Myocardial Infarction (STEMI) criteria may lead to prolonged diagnostic time for acute coronary occlusion. We aimed to reduce ECG-to-Activation (ETA) time through audit and feedback on STEMI-equivalents and subtle occlusions, without increasing Code STEMIs without culprit lesions. METHODS: This multi-centre, quality improvement initiative reviewed all Code STEMI patients from the emergency department (ED) over a one-year baseline and one-year intervention period. We measured ETA time, from the first ED ECG to the time a Code STEMI was activated. Our intervention strategy involved a grand rounds presentation and an internal website presenting weekly local challenging cases, along with literature on STEMI-equivalents and subtle occlusions. Our outcome measure was ETA time for culprit lesions, our process measure was website views/visits, and our balancing measure was the percentage of Code STEMIs without culprit lesions. RESULTS: There were 51 culprit lesions in the baseline period, and 64 in the intervention period. Median ETA declined from 28.0 min (95% confidence interval [CI] 15.0-45.0) to 8.0 min (95%CI 6.0-15.0). The website garnered 70.4 views/week and 27.7 visitors/week in a group of 80 physicians. There was no change in percentage of Code STEMIs without culprit lesions: 28.2% (95%CI 17.8-38.6) to 20.0% (95%CI 11.2-28.8%). Conclusions Our novel weekly web-based feedback to all emergency physicians was associated with a reduction in ETA time by 20 min, without increasing Code STEMIs without culprit lesions. Local ECG audit and feedback, guided by ETA as a quality metric for acute coronary occlusion, could be replicated in other settings to improve care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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