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Enregistrement W4283385848 · doi:10.1017/cjn.2022.91

A.1 Changes in ischemic stroke presentations and associated workflow during the first wave of the COVID-19 pandemic: A population study

2022· article· en· W4283385848 sur OpenAlexaffvenueabout
A Ganesh, JM Stang, Finlay A. McAlister, O Shlakhter, JK Holodinsky, B Mann, M.M. Hill, Smith Ee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonRed Deer PolytechnicCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)PandemicEmergency medicineIncidence (geometry)PopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineMyocardial infarctionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pandemics may promote hospital avoidance among patients with emergencies, and added precautions may exacerbate treatment delays. Methods: We used linked administrative data and data from the Quality Improvement and Clinical Research Alberta Stroke Program – a registry capturing stroke-related data on the entire Albertan population (4.3 million) – to identify all patients hospitalized with stroke in the pre-pandemic (01/01/2016-27/02/2020) and COVID-19 pandemic (28/02/2020-30/08/2020) periods. We examined changes in stroke presentation rates and use of thrombolysis and endovascular therapy (EVT), adjusted for age, sex, comorbidities, and pre-admission care needs; and in workflow, stroke severity (National Institutes of Health Stroke Scale/NIHSS), and in-hospital outcomes. Results: We analyzed 19,531 patients with ischemic stroke pre-pandemic versus 2,255 during the pandemic. Hospitalizations/presentations dropped (weekly adjusted-incidence-rate-ratio[aIRR]:0.48,95%CI:0.46-0.50), as did population-level incidence of thrombolysis (aIRR:0.49,0.44-0.56) or EVT (aIRR:0.59,0.49-0.69). However, proportions of presenting patients receiving thrombolysis/EVT did not decline (thrombolysis:11.7% pre-pandemic vs 13.1% during-pandemic, aOR:1.02,0.75-1.38). For out-of-hospital strokes, onset-to-door times were prolonged(adjusted-coefficient:37.0-minutes, 95%CI:16.5-57.5), and EVT recipients experienced greater door-to-reperfusion delays (adjusted-coefficient:18.7-minutes,1.45-36.0). NIHSS scores and in-hospital mortality did not differ. Conclusions: The first COVID-19 wave was associated with a halving of presentations and acute therapy utilization for ischemic stroke at a population level, and greater pre-/in-hospital treatment delays. Our data can inform public health messaging and stroke care in future pandemic waves.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,241 · 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'admission3
Résumé présentoui

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