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Enregistrement W3158042328 · doi:10.1159/000515636

Rural Stroke Surveillance and Establishment of Acute Stroke Care Pathway Using Frontline Health Workers in Rural Northwest India: The Ludhiana Experience

2021· article· en· W3158042328 sur OpenAlexaff
Shavinder Singh, Mahesh Kate, Clarence Samuel, Deepshikha Kamra, Abirami Kaliyaperumal, Jayshree Nandi, Himani Khatter, Meenakshi Sharma, Jeyaraj Pandian

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Health carePopulationThrombolysisRural areaEmergency medicineModified Rankin ScaleFamily medicinePediatricsPhysical therapyEnvironmental healthInternal medicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The role of community health workers (CHWs) in stroke surveillance and in establishing the stroke care pathway has not been studied. The aim of the study was to evaluate the feasibility of using CHWs in the public health system to identify stroke patients for population-based stroke registration and to study the establishment of acute stroke care pathway in rural areas of Ludhiana, Punjab, Northwest India. METHODS: Two rural blocks in Ludhiana district, comprising 164 villages and a population of 259,778, were selected. Phase-1 (feasibility study) was from August to November 2016 and phase-2 from December 2016 to November 2018. All first-ever stroke cases in adults (aged ≥18 years) were included. The accredited social health activists (ASHAs) were trained to identify stroke patients in the community, who were later evaluated by a neurologist. Stroke characteristics were recorded, and the outcome was assessed at 6 months using modified Rankin scale (0-2, good outcome). FINDINGS: During phase-2, 359 first-ever stroke patients and 102 stroke mimics were identified. The age-standardized incidence rate was 218.5/100,000 and 197∙6/100,000 for each year. Half (52.4%) of the patients reached health-care facilities within 4.5 h, yet none of them received thrombolysis. Very few patients (1.9%) utilized free government 108 ambulance service to reach a health-care facility. Out of 359 stroke cases, the majority (306, 85.23%) were reported by ASHAs and 14.77% were reported by other sources. Brain imaging was available in 127 (35.4%) patients, and 100 (78.7%) had ischemic stroke. The most common risk factor was hypertension (320, 89%) and drug abuse (154, 42.9%). At 6 months, 168 (64%) patients had a good outcome. CONCLUSION: ASHAs were able to identify stroke patients in the villages. Despite high numbers of patients reaching health-care facilities within a window period, the hospitals were unable to provide acute stroke treatment like thrombolysis. The health-care system needs to be strengthened to improve stroke 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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