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Enregistrement W4380794608 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.12562

Abstract 12562: To Call ‘911’ or Not: What Influences Decision Making in Patients With St-Elevation Myocardial Infarction (STEMI)?

2022· article· en· W4380794608 sur OpenAlexaff
L. Avery, Kirsten Marshall, David Nelson, Yixiu Liu, Robert Grierson, Shuangbo Liu, John Ducas

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangePercutaneous coronary interventionMyocardial infarctionInternal medicineConventional PCICardiologyCardiogenic shockEmergency departmentCoronary artery diseaseKillip classDyslipidemiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: It is well-established that total ischemic time (TT) is related to mortality of STEMI patients treated with primary percutaneous coronary intervention (PPCI). TT is composed of the time from symptom onset (Sx) to first medical contact (FMC) and FMC to device. Shortest times are achieved when patients decide to call ‘911’, have a pre-hospital electrocardiogram and are transported directly for PPCI. Efforts have primarily focused on improvement of FMC-Device time. SxFMC time is less understood, collected and studied. Our goal was to identify factors that influence STEMI patients’ decision making to employ emergency medical services (EMS) vs self-presenting to an emergency department (ED). Methods: Between 1/1/2013- 12/31/2014, we collected data on 481 consecutive low risk STEMI patients, excluding cardiogenic shock, cardiac arrest and unsuccessful PPCI. Results: The median SxFMC was 53 minutes (interquartile range (IQR) 23-120) in EMS cohort versus 139 minutes (IQR 72-297) in ED group (p<0.001). EMS patients were more often older (median age 64, IQR 56-74 vs 60 IQR 52-68) vs ED, p<0.001. Presenting features such as sex, anterior STEMI, and Killip Class were not statistically different between EMS and ED. Risk factors (RF) for coronary disease including hypertension, dyslipidemia, diabetes, smoking, previous diagnosis of myocardial infarction (MI), previous PCI or coronary artery bypass grafting (CABG) were not statistically different between the groups. There was no difference in time of the day of symptoms onset between the groups. Conclusions: Accordingly, demographic, cardiac risk factors, time of onset of symptoms, location and severity of infarction are not associated with patient decisions to employ EMS. However, older patients were more likely to employ EMS. Further research is required to understand these decision-making processes to develop targeted public awareness interventions that are directed to improve SxFMC in STEMI patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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