Quantifying Improved Outcomes, Cost Savings, and Hospital Volume Changes From Optimized Emergency Stroke Transport
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previously published conditional probability model optimizes prehospital emergency transport protocols for patients with suspected large-vessel occlusion by recommending the transport strategy, drip-and-ship or mothership, that results in a higher probability of an excellent outcome. In this study, we create generalized models to quantify the change in annual hospital patient volume, the expected annual increase in the number of patients with an excellent outcome, and the annual cost savings to a single-payer healthcare system resulting from these optimized transport protocols. METHODS: We calculated the expected number of patients with suspected large-vessel occlusion transported by ambulance over a 1-year period in a region of interest, using the annual stroke incidence rate and a large-vessel occlusion screening tool. Assuming transport to the closest hospital is the baseline transport policy across the region (drip-and-ship), we determined the change in annual hospital patient volume from implementing optimized transport protocols. We also calculated the resulting annual increase in the number of patients with an excellent outcome (modified Rankin Score of 0-1 at 90 days) and associated cost savings to a single-payer healthcare system. We then performed a case study applying these generalized models to the stroke system serving the Greater Vancouver and Fraser Valley Area, BC, Canada. RESULTS: In the Greater Vancouver and Fraser Valley Area, there was an annual increase of 36 patients with an excellent outcome, translating to an annual cost savings of CA$2 182 824 to the British Columbia healthcare system. We also studied how these results change depending on our assumptions of treatment times at the regional stroke centers. CONCLUSIONS: Our framework quantifies the impact of optimized emergency stroke transport protocols on hospital volume, outcomes, and cost savings to a single-payer healthcare system. When applied to a specific region of interest, these models can help inform health policies concerning emergency transport of patients with suspected large-vessel occlusion.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».