Changes in the in-hospital mortality due to stroke and factors affecting its reduction in the European Union, Middle East, USA, Canada, Ethiopia and China
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. While a specialized healthcare system is being developed for patients with stroke, early in-hospital mortality has been rightly chosen as a target indicator. It integrally reflects the correctness of organizational decisions, the completeness and quality of the diagnostic process, the availability of help, and factors relating to patient comorbidities. Aim. To gather information reflecting the level of the in-hospital mortality due to stroke and factors leading to its reduction. Materials and methods. PubMed was used to search the Medline database with the keywords ‘mortality rate’, ‘in-hospital mortality’, ‘stroke’, and ‘prediction’. The review included sources in any language from the year 2000 to the present if the full text was available online. Most of the statistical data were obtained from national stroke registries. Results. Direct indicators of the percentage of in-hospital mortality varied significantly between different countries, precluding direct comparison. In-hospital mortality varied significantly and depended on clinical features and healthcare administration, including hospitals’ size and their level. A change in the in-hospital mortality was reported in 9 out of 22 reports and enabled us to track the degree of its reduction. The mean rate of reduction was 0.36% per year. Faster changes in this parameter were typical for ischaemic stroke and accompanied the implementation and expansion of cerebrovascular surgery centers with dedicated stroke units. We identified ‘modifiable’ and ‘non-modifiable’ factors that influence in-hospital mortality in stroke patients. Conclusion. To more accurately evaluate the role of factors affecting in-hospital mortality in different countries, a meta-analysis is required, which would consider the regional organizational features, the availability of trained specialists at cerebrovascular surgery centers, and the degree of population awareness. The most consistent predictors of the in-hospital mortality were age, stroke type, stroke location, level of consciousness according to the Glasgow Coma Scale, stroke severity as measured by the NIHSS, and comorbidities. Factors that can reduce in-hospital mortality rates include population awareness, increased availability of ICU beds for stroke patients, telehealth, monitoring for late complications, and primary prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».