Temporal Trends in Racial and Ethnic Disparities in Endovascular Therapy in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Endovascular therapy (EVT) use increased following clinical trials publication in 2015, but limited data suggest there may be persistent race and ethnicity differences. Methods and Results We included all patients with acute ischemic stroke arriving within 6 hours of last known well and with National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score ≥6 between April 2012 and June 2019 in the Get With The Guidelines-Stroke database and evaluated the association between race and ethnicity and EVT use and outcomes, comparing the era before versus after 2015. Of 302 965 potentially eligible patients; 42 422 (14%) underwent EVT. Although EVT use increased over time in all racial and ethnic groups, Black patients had reduced odds of EVT use compared with non-Hispanic White (NHW) patients (adjusted odds ratio [aOR] before 2015, 0.68 [0.58‒0.78]; aOR after 2015, 0.83 [0.76‒0.90]). In-hospital mortality/discharge to hospice was less frequent in Black, Hispanic, and Asian patients compared with NHW. Conversely discharge home was more frequent in Hispanic (29.7%; aOR, 1.28 [1.16‒1.42]), Asian (28.2%; aOR, 1.23 [1.05‒1.44]), and Black (29.1%; aOR, 1.08 [1.00‒1.18]) patients compared with NHW (24%). However, at 3 months, functional independence (modified Rankin Scale, 0-2) occurred less frequently in Black (37.5%; aOR, 0.84 [0.75‒0.95]) and Asian (33%; aOR, 0.79 [0.65‒0.98]) patients compared with NHW patients (38.1%). Conclusions In a large cohort of patients treated with EVT, Black versus NHW patient disparities in EVT use have narrowed over time but still exist. Discharge related outcomes were slightly more favorable in racial and ethnic underrepresented groups; 3-month functional outcomes were worse but improved across all groups with time.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».