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Enregistrement W4399142947 · doi:10.1016/j.cjco.2024.05.011

Impact of a Mobile, Cloud-Based Care-Coordination Platform on Door-to-Balloon Time in Patients With STEMI: Initial Results

2024· article· en· W4399142947 sur OpenAlexaff
Ahmed Aldajani, Omar Chaabo, François Brouillette, Khalil Anchouche, Y. Lachance, Elie A. Akl, Sonny Dandona, Giuseppe Martucci, Jean-Philippe Pelletier, Nicolò Piazza, Jeremy Y. Levett, Tomer Moran, Marco Spaziano

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensOuranosUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingDoor-to-balloonBalloonComputer scienceMedicineInternal medicineOperating systemConventional PCI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Care-coordination platforms may optimize ST-elevation myocardial infarction (STEMI) treatment delays. This study aimed to assess the impact of Stenoa use on treatment delays in STEMI patients. We conducted a retrospective cohort study on local STEMI cases for the period between September 2020 and March 2023, comparing the times from first medical contact to device, before vs after the implementation of the Stenoa platform by the catheterization laboratory (cath-lab) and emergency department. A total of 180 patients were included. Significant reductions were found in times from first medical contact to electrocardiogram, from electrocardiogram to cath-lab activation, and from cath-lab activation to cath-lab arrival ( P = 0.02, P = 0.04, and P = 0.02, respectively), after the platform was implemented. These findings suggest that use of Stenoa reduces STEMI door-to-balloon–time components.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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