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Enregistrement W4210518270 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.tmp94

Abstract TMP94: Health Inequity And Time From Stroke Onset To Arrival Trends: A Single-centre Experience

2022· article· en· W4210518270 sur OpenAlexaffabout
Akshat Pai, Daniel Nichol, Teresa To, Birgit Ertl‐Wagner, Andrea Kassner, Gabrielle deVeber, Nomazulu Dlamini

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortStroke (engine)PediatricsCohort studyDemographyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Clinical outcomes post childhood stroke have been shown to largely depend on age at the time of stroke, and the size and location of the infarct. However, the impact of health inequities on time to hospital arrival and outcomes remain inadequately addressed. This study examined trends in material deprivation and its impact on time from stroke onset to arrival in the ER for children with arterial ischemic stroke. Methods: A consecutive cohort of children >28 days-18 years of age diagnosed with arterial ischemic stroke between 2004 and 2019 at a comprehensive stroke centre were included. The Ontario Marginalization Index data for each child was derived from their residential postal code using validated mapping techniques. Within the index, material deprivation measures the income, education, single-parent families, and housing quality in a region. Patients were stratified into 3 cohorts by year of presentation; Cohort 1: 2004-2008, Cohort 2: 2009-2013, and Cohort 3: 2014-2019, while their postal codes were dichotomized into low or highly deprived neighbourhoods. The time from stroke onset to arrival was stratified into < 6 hours, 6 to 24 hours, and > 24 hours. Results: Amongst 285 children, more lived in a highly deprived neighbourhood in the later cohort (Cohort 3: 2014-2019) than the earlier cohort (Cohort 1: 2004-2008) (47.5% vs. 40.3%). Compared to Cohort 1, more patients in Cohort 3 arrived in the ER within 6 hours of stroke onset (28.3% vs 52.5%) while a similar trend was found in patients arriving 6 to 24 hours post onset of stroke (10.1% vs. 23.2%). From Cohorts 1 to 3, a significant increase in the proportion of patients arriving in the ER within 6 hours of stroke onset was found (χ 2 = 10.9, p = 0.027). Conclusion: Our study demonstrated an increasing trend toward more patients with stroke coming from highly deprived neighbourhoods. This is a cause for concern. However, whether this has an impact on stroke severity and outcomes is yet to be determined. Over the same period, more patients within the later cohort arrived in the ER within 6 hours of stroke onset. These findings may be attributed to sustained community-based education and primary-care initiatives that have led to increased awareness of childhood stroke symptoms over the past 15 years.

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)0,003
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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