Abstract WP72: Telemedicine Access, Care, And Outcomes For TIA And Minor Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Telemedicine is increasingly used, but its effectiveness for stroke prevention after minor stroke or TIA is not known. We compared the care and outcomes in patients discharged from an emergency department (ED) with TIA or stroke before and after the implementation of telemedicine stroke prevention clinics in Ontario, Canada. We hypothesized that care and outcomes will remain similar. Methods: We used linked administrative data to identify community-dwelling adults discharged from the ED with TIA or ischemic stroke from April 2015 to March 2020 (pre-telemedicine) and April 2020 to March 2021 (post-telemedicine). We compared access to outpatient physician visits within 90 days, neuroimaging or vascular imaging within 14 days, and echocardiogram within 90 days using standardized differences (SD <0.1 indicates negligeable difference). We used Cox proportional hazard models to compare the adjusted Hazard Ratio (aHR) and 95% confidence intervals of death within 90 days pre- and post-telemedicine and cause-specific hazard models for stroke readmission with adjustment for comorbidities. Results: We identified 47,869 patients (n=40,099 pre- and n=7,770 post-telemedicine), median age 73 years [62, 82], 49% female. Baseline characteristics were similar. There was a rapid uptake in telemedicine use (Figure 1). Physician visits (92.9% vs 93.1%, SD 0.01), neuroimaging (81.3% vs 80.5%, SD 0.02), and echocardiogram use (52.5% vs 53.9% SD 0.03) were similar, but use of vascular imaging increased (74.8% vs 84.3% SD 0.24). Readmission for stroke was stable (3.9% vs 4.0%, aHR 1.00 [0.89, 1.13]), but 90-day death was higher post- compared to pre-telemedicine (2.8% vs 3.6%, aHR 1.19 [1.05, 1.36]). Conclusion: Telemedicine is a promising tool to support routine stroke prevention care. The higher mortality must be interpreted in the context of the COVID19 pandemic. Ongoing monitoring of stroke outcomes is needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».