Temporal Trends in Reperfusion Delivery and Clinical Outcomes Following Implementation of a Regional STEMI Protocol: A 12-Year Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background The Vancouver Coastal Health (VCH) ST-elevation myocardial infarction (STEMI) program aimed to increase access to primary percutaneous coronary intervention (PPCI) and reduce first-medical-contact-to-device times (FMC-DTs). We evaluated the long-term program impact on PPCI access and FMC-DT, and overall and reperfusion-specific in-hospital mortality. Methods We analyzed all VCH STEMI patients between June 2007 and November 2019. The primary outcome was the proportion of patients receiving PPCI over 4 program implementation phases over 12 years. We also evaluated overall changes in median FMC-DT and the proportion of patients achieving guideline-mandated FMC-DT, in addition to overall and reperfusion-specific in-hospital mortality. Results A total of 3138 of 4305 VCH STEMI patients were treated with PPCI. PPCI rates increased from 40.2% to 78.7% from 2007 to 2019 ( P < 0.001). From phase 1 to 4, median FMC-DT improved from 118 to 93 minutes (percutaneous coronary intervention [PCI]-capable hospitals, P < 0.001) and from 174 to 118 minutes (non-PCI-capable hospitals, P < 0.001), with a concomitant increase in those achieving guideline-mandated FMC-DT (35.5% to 66.1%, P < 0.001). Overall in-hospital mortality was 9.0% ( P = 0.20 across phases), with mortality differing significantly by reperfusion strategy (4.0% fibrinolysis, 5.7% PPCI, 30.6% no reperfusion therapy, P < 0.001). Mortality significantly decreased from phase 1 to phase 4 at non-PCI-capable centres (9.6% to 3.9%, P = 0.022) but not at PCI-capable centres (8.7% vs 9.9%, P = 0.27). Conclusions A regional STEMI program increased the proportion of patients who received PPCI and improved reperfusion times over 12 years. Although no statistically significant decrease occurred in overall regional mortality incidence, mortality incidence was decreased for patients presenting to non-PCI-capable centres.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».