Temporal Trends in Patient Characteristics and Treatment With Intravenous Thrombolysis Among Acute Ischemic Stroke Patients at Get With the Guidelines-Stroke Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Substantial efforts over the past decade have increased rates of intravenous tissue plasminogen activator (tPA) use in the United States. We sought to determine changes in patient characteristics and rates of tPA use over time among hospitalized acute ischemic stroke (AIS) patients.We analyzed all AIS patients (n=1 093 895) and those arriving ≤ 2 hours and treated with tPA ≤ 3 hours after onset (n=50 798) from 2003 to 2011 in the American Heart Association's Get with the Guideline-Stroke (GWTG-Stroke). Categorical data were analyzed by Pearson χ(2) and continuous data by Wilcoxon test. Intravenous tPA use ≤ 3 hours after onset increased from 4.0% to 7.0% in all AIS admissions and 42.6% to 77.0% in AIS patients arriving ≤ 2 hours and fully eligible for tPA (P<0.001). In univariate analysis, tPA use increased over time, especially in those aged >85 years, nonwhite, and with milder strokes (National Institutes of Health Stroke Scale 0-4). Door-to-image time (median 24 versus 20 minutes) and door-to-tPA time (median 81 versus 72 minutes) also improved, with ≈65% of tPA-treated patients getting brain imaging ≤ 25 minutes after arrival. Multivariable analysis showed that with each additional calendar year, the odds that an eligible patient would receive tPA increased by 1.37-fold, adjusting for other covariates.The frequency of IV tPA use among all AIS patients, regardless of contraindications, nearly doubled from 2003 to 2011. Treatment with tPA has expanded to include more patients with mild deficits, nonwhite race/ethnicity, and oldest old age.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».