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Enregistrement W4307760713 · doi:10.3389/fstro.2022.1014480

Improving access and efficiency of ischemic stroke treatment across four Canadian provinces using a stepped wedge trial: Methodology

2022· article· en· W4307760713 sur OpenAlexafffundabout
Noreen Kamal, Shadi Aljendi, Alix Carter, Elena Adela Cora, Tania Chandler, Fraser Clift, Patrick T. Fok, Judah Goldstein, Gordon Gubitz, Michael D. Hill, Bijoy K. Menon, Brian L. Metcalfe, Kelly Mrklas, Stephen Phillips, Scott Theriault, Etienne van der Linde, David Volders, Heather Williams

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Stroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryMemorial University of NewfoundlandQueen Elizabeth II Health Sciences CentreGovernment of Nova ScotiaSt. John’s Health Sciences CentreSaint John Regional HospitalGovernment of Newfoundland and LabradorDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAttendanceMedicineThrombolysisStroke (engine)Intervention (counseling)Nova scotiaPhysical therapyRandomized controlled trialGeographySurgeryInternal medicineNursingEngineeringMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Ischemic stroke is treatable with thrombolysis and/or endovascular treatment. Both treatments are highly time dependent, as faster treatment results in better outcomes. Utilization of both of these treatments is less than optimal, and treatment times continue to exceed the recommended benchmarks. An improvement intervention was launched across Atlantic Canada, which has four provinces: Nova Scotia (NS), New Brunswick (NB), Prince Edward Island (PEI), and Newfoundland and Labrador (NL). The intervention was conducted through the ACTEAST (Atlantic Canada Together Enhancing Acute Stroke Treatment) Project, which aimed to improve access and efficiency of treatment for acute ischemic stroke patients. Intervention and methods The improvement intervention was a 6-month virtual Improvement Collaborative that consisted of each stroke center assembling an interdisciplinary team, 2 full-day Learning Sessions, five to six 1-h webinars, and a site visit for each team. The Improvement Collaborative intervention was implemented using a stepped-wedge trial design, where the intervention was delivered in 3 phases. The Improvement Collaborative was initially conducted with NS, followed by NB and PEI, and the final phase was with NL. The number of participants enrolled across all 34 hospitals were 98, 86, and 72 for NS, NB-PEI, and NL, respectively. The attendance at the Learning Sessions ranged from 43 to 81 across all 3 clusters. The attendance at webinars had a mean of 29.0 (SD 6.8), 26.0 (SD 6.3), and 19.0 (SD 8.5) for the NS, NB-PEI, and NL clusters respectively. (Anticipated) Results We anticipate that an additional 3–5% of ischemic stroke patients will receive thrombolysis, EVT, or both. Additionally, we anticipate a reduction of 10–15 min in door-to-needle times across the region. This will translate to an increase in the proportion of ischemic stroke patients that will be discharged home from acute care. Discussion High level of engagement is possible in an Improvement Collaborative Intervention when implemented using a stepped-wedge trial design. The highest level of engagement was observed in the NS cluster, which maybe because this province has the most established provincial stroke system. Physician engagement, a critical aspect of improvement, was high. COVID-19 restrictions likely led to lower attendance at site visits.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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