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Enregistrement W3196195792 · doi:10.14740/jnr.v0i0.688

Comparison of Code Stroke Response Times Between Emergency Department and Inpatient Settings in a Primary Stroke Center

2021· article· en· W3196195792 sur OpenAlexvenueno aff
Catarina De Marchi Assunção, Beth Chauncey Evers, Cassio Henrique Taques Martins, Kerri Remmel

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Emergency departmentRetrospective cohort studyEmergency medicineThrombolysisComputed tomographyCode (set theory)Acute strokeRadiologySurgeryInternal medicineComputer scienceMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In stroke, timeliness of care is essential for optimal patient outcomes. While opportunities for code response time improvements have been extensively documented in the medical literature, this retrospective study aimed at providing data and insights for the development of a quality improvement project in the same hospital, with the ultimate goal of increasing code stroke response speeds without compromising the quality of care. Methods: This was a retrospective cohort study. Data were collected from weekly code stroke review meetings between January and December 2020 from both the emergency department (ED), and inpatient settings from one Joint Commission certified Primary Stroke Center. All code stroke cases with a computed tomography (CT) scan were included. For cases that received tissue plasminogen activator (tPA), variables collected were time from code-to-CT scan start, code-to-tPA, from CT scan start to tPA, and from CT scan completion to tPA. For code stroke cases that did not receive tPA, variables collected were code-to-CT scan start, code-to-CT scan read, from CT scan start to CT scan read, and from CT scan completion to CT scan read. Then, the ED’s code stroke response times were compared with those in the inpatient setting by using a two-tailed t -test and a 95% confidence interval. Results: From a sample of 206 code stroke activations in 2020, 157 activations met the study’s criteria. For cases that received tPA, the difference in the mean code-to-CT start times between ED and the inpatient settings (9.01 and 24.99 min, respectively) was statistically significant with a P-value < 0.05. For cases that did not receive tPA, the differences between ED and the inpatient settings in the mean code-to-CT start times (14.25 and 30.74 min, respectively) and code-to-CT read times (34.25 and 54.95 min, respectively) were also statistically significant with a P-value < 0.05. Conclusion: This study highlights the urgent need to improve code-to-CT times in this hospital’s inpatient setting since ED code stroke times were markedly better from a statistical viewpoint. Improving the quality of care will have to address the evident delay in transporting inpatients to the CT scanner after a code stroke has been activated. J Neurol Res. 2021;11(3-4):47-53 doi: https://doi.org/10.14740/jnr688

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations2
Publié2021
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