Potential candidacy for thrombolysis among ischemic stroke patients presenting to Khyber Teaching Hospital, Peshawar
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the number of ischemic stroke patients presenting to a tertiary care hospital that are potential candidates for thrombolysis. Methods: This need analysis study was conducted on one hundred consecutive ischemic stroke patients during the last quarter of 2022 at the Department of Medicine, Khyber Teaching Hospital, Peshawar. The Arrival National Institute of Health Stroke Scale (NIH Stroke Scale) was calculated for all suspected stroke patients after a detailed history and clinical examination. An urgent non-contrast-enhanced CT scan brain was carried out. Patients were included in the study group after intra-cranial bleed was excluded on imaging. Results: The majority (43%) of the patients (male and female) fell in the age group 51-60 years. Fifty-nine (59%) patients had hypertension as a co-morbid condition; 49% had diabetes mellitus while the remaining percentages were constituted by other risk factors. Fifty-seven (57%) patients presented with NIH Stroke Scale between 5-15; 25% had NIH Stroke Scale greater than or equal to 21. Forty-one (41%) patients having daytime (8 am to 8 pm) strokes presented within 4.5 hours of stroke onset to the hospital while 31% of patients having nighttime strokes (8 pm to 8 am) presented within 4.5 hours of stroke onset to the hospital. Conclusion: The majority (72%) of ischemic stroke patients reached the hospital facility within 4.5 hours of stroke onset. These patients can be benefited from thrombolysis leading to improved outcomes if available in that particular health facility. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.40.1.7717 How to cite this: Badshah A, Haider I, Atif D, Taimoor M. Potential candidacy for thrombolysis among ischemic stroke patients presenting to Khyber Teaching Hospital, Peshawar. Pak J Med Sci. 2024;40(1):60-63. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.40.1.7717 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».