Hospital‐Level Variability in Reporting of Ischemic Stroke Subtypes and Supporting Diagnostic Evaluation in GWTG‐Stroke Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary prevention of ischemic stroke (IS) requires adequate diagnostic evaluation to identify the likely etiologic subtype. We describe hospital-level variability in diagnostic testing and IS subtyping in a large nationwide registry. METHODS AND RESULTS: We used the GWTG-Stroke (Get With The Guidelines-Stroke) registry to identify patients hospitalized with a diagnosis of acute IS at 1906 hospitals between January 1, 2016, and September 30, 2017. We compared the documentation rates and presence of risk factors, diagnostic testing, achievement/quality measures, and outcomes between patients with and without reported IS subtype. Recording of diagnostic evaluation was optional in all IS subtypes except cryptogenic, where it was required. Of 607 563 patients with IS, etiologic IS subtype was documented in 57.4% and missing in 42.6%. Both the rate of missing stroke pathogenesis and the proportion of cryptogenic strokes were highly variable across hospitals. Patients missing stroke pathogenesis less frequently had documentation of risk factors, evidence-based interventions, or discharge to home. The reported rates of major diagnostic testing, including echocardiography, carotid and intracranial vascular imaging, and short-term cardiac monitoring were <50% in patients with documented IS pathogenesis, although these variables were missing in >40% of patients. Long-term cardiac rhythm monitoring was rarely reported, even in cryptogenic stroke. CONCLUSIONS: Reporting of IS etiologic subtype and supporting diagnostic testing was low overall, with high rates of missing optional data. Improvement in the capture of these data elements is needed to identify opportunities for quality improvement in the diagnostic evaluation and secondary prevention of stroke.
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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 | 0,077 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».