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Enregistrement W4388178922 · doi:10.3389/fneur.2023.1253065

Optimizing acute stroke treatment process: insights from sub-tasks durations in a prospective observational time and motion study

2023· article· en· W4388178922 sur OpenAlexafffund
Gizem Koca, Mukesh Kumar, Gord Gubitz, Noreen Kamal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineThrombolysisObservational studyStroke (engine)TriageGroinEmergency medicineAcute strokeProspective cohort studyPhysical therapyTissue plasminogen activatorInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rapid treatment is critical in managing acute ischemic stroke (AIS) to improve patient outcomes. Various strategies have been used to optimize this treatment process, including the Acute Stroke Protocol (ASP) activation, and minimizing the duration of key performance metrices, such as door-to-needle time (DNT), CT-to-needle time (CTNT), CT-to-groin puncture time (CTGP), and door-to-groin puncture time (DGPT). However, identifying the delay-causing sub-tasks within the ASP could yield novel insights, facilitating optimization strategies for the AIS treatment process. Methods This two-phase prospective observational time and motion study aimed to identify sub-tasks and compare their respective durations involved in the treatment process for AIS patients within ASPs. The study compared sub-task durations between “routine working hours” and “evenings and weekends” (after-hours), as well as between stroke neurologists and non-stroke neurologists. Additionally, the established performance metrices of AIS were compared among the aforementioned groups. Results Phase 1 identified and categorized 34 sub-tasks into five broad categories, while Phase 2 analyzed the ASP for 389 patients. Among the 185 patients included in the study, 57 received revascularization treatment, with 30 receiving intravenous (IV) thrombolysis only, 20 receiving endovascular thrombectomy (EVT) only, and 7 receiving both IV thrombolysis and EVT. Significant delays were observed in sub-tasks including triage, registration, patient history sharing, treatment decisions, preparation of patients, preparation of thrombolytic agents, and angiosuite preparation. The majority of these significant delays (P < 0.05) were observed when were performed by a non-stroke neurologist and during after-hours operations. Furthermore, certain sub-tasks were exclusively performed during after-hours or when the treatment was provided by a non-stroke neurologist. Consequently, DNT, CTNT, and CTGP were significantly prolonged for both non-stroke neurologists and off-hours treatment. DGPT was significantly longer only when the ASP was conducted by non-stroke neurologists. Conclusions The study identified several sub-tasks that lead to significant delays during the execution of the ASP. These findings provide a premise to design targeted quality improvement interventions to optimize the ASP for these specific delay-causing sub-tasks, particularly for non-stroke neurologists and after-hours. This approach has the potential to significantly enhance the efficiency of the AIS treatment process.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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