Prehospital STEMI Referral Systems and Sex-Related Bias in Canada: A National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prehospital electrocardiographic ST-elevation myocardial infarction (STEMI) diagnosis and prehospital cardiac catheterization laboratory activation have been shown to significantly reduce average treatment delay, and further standardization of such systems may help reduce sex-related treatment and outcome gaps. However, what types of prehospital STEMI activation systems are in place across Canada, and to what extent sex-based STEMI treatment disparities are tracked, is unknown. Methods: We conducted a national survey of catheterization laboratory directors between October 11 and December 25, 2021. Seventeen catheterization laboratory directors representing 6 community and 11 academic centres completed the survey (40% response rate). Results: : All responding centres use a prehospital STEMI diagnosis and cardiac catheterization laboratory activation system, and the majority (59%) rely on real-time physician oversight. Slightly less than half (47%) of percutaneous coronary intervention centres reported prospectively tracking sex-related differences in STEMI care, and only one respondent believed that a significant systemic sex-related bias was present in their prehospital STEMI referral system. Patient factors (symptom description or time to presentation; 23.5%) and limitations of electrocardiogram diagnosis of STEMI in women (23.5%) were cited most frequently as contributing to sex-related bias in STEMI referral systems. In contrast, implicit bias in the referral algorithm, prehospital provider bias, and physician bias were not considered important contributing factors. Conclusions: Although all responding centres employ prehospital activation systems, less than half tracked sex-related differences, and most respondents believed that no sex-related bias existed in their prehospital STEMI system.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».