Influence of geography, stroke timing, and weather conditions on transport and workflow times: Results from a longitudinal 5-year Canadian provincial registry
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn areas with high population spread such as Saskatchewan, it can be challenging to provide timely endovascular stroke treatment (EVT) to patients living far away from comprehensive stroke centres (CSC). We assessed the association of geography, stroke timing and weather conditions on EVT workflow times and clinical outcomes in Saskatchewan.MethodsWe included patients who underwent EVT between January 2017 and December 2022 in the province of Saskatchewan, Canada. Univariable and multivariable associations of time from last known well-to-CSC arrival, CSC arrival-to-reperfusion, and 90-day modified Rankin Score (mRS) with driving distance from patient home to CSC, transport mode, outdoor temperature and stroke timing (day & time) were assessed using descriptive statistics and multivariable regression.ResultsThree-hundred-three patients in the province of Saskatchewan underwent EVT between January 2017 and December 2022. Distance from patient home to CSC (beta-coefficient per 10 km increase = 0.02, 95% CI: 0.01-0.03) and direct to CSC transport (beta-coefficient = -0.76, 95% CI = -1.01-[-0.51]) were associated with last known well to CSC arrival time. In-hospital stroke (beta-coefficient = 0.37, 95% CI: 0.16-0.58), direct-to-CSC transfer (beta-coefficient = 0.27, 95% CI: 0.13-0.41) and daytime stroke onset (beta-coefficient = -0.15, 95% CI: -0.28-[-0.04]) were associated with time from CSC arrival to reperfusion. No association with 90-day mRS was seen.ConclusionGeographic factors and stroke timing were associated with EVT workflow times. However, no association with clinical outcomes was seen, suggesting that EVT patients living remote areas of Saskatchewan have similar benefit from EVT compared to urban areas. Every effort should be made to offer timely EVT to patients from remote areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».