Stroke metrics during the first year of the COVID-19 pandemic, a tale of two comprehensive stroke centers
Notice bibliographique
Résumé
Although a decrease in stroke admissions during the SARS-CoV-2 pandemic has been observed, detailed analyses of the evolution of stroke metrics during the pandemic are lacking. We analyzed changes in stroke presentation, in-hospital systems-of-care, and treatment time metrics at two representative Comprehensive Stroke Centers (CSCs) during the first year of Coronavirus disease 2019 pandemic. From January 2018 to May 2021, data from stroke presentations to two CSCs were obtained. The study duration was split into: period 0 (prepandemic), period 1 (Wave 1), period 2 (Lull), and period 3 (Wave 2). Acute stroke therapies rates and workflow times were compared among pandemic and prepandemic periods. Analyses were adjusted for age, sex, comorbidities, and pre-morbid care needs. There was a significant decrease in monthly hospital presentations of stroke during Wave 1. Both centers reported declines in reperfusion therapies during Wave 1, slowly catching up but never to pre pandemic numbers, and dropping again in Wave 2. Both CSCs experienced in-hospital workflow delays during Waves 1 and 2, and even during the Lull period. Our results highlight the need for proactive strategies to reduce barriers to workflow and hospital avoidance for stroke patients during crisis periods.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».