Streamlining Acute Stroke Processes and Data Collection: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Acute ischemic stroke treatment has been thoroughly studied to identify strategies to reduce treatment times. However, many centers still struggle to achieve fast treatment times. Additionally, studies primarily focus on larger, more advanced centers; yet, smaller centers often face longer treatment times. (2) Objectives: The aim of this study is to analyze the existing literature reviewing stroke treatment processes in primary and comprehensive stroke centers that investigated or reduced treatment times. The articles identified were categorized based on the focus areas and approaches used. (3) Results: Three main categories of improvements were identified in the literature: (1) standardization of processes, (2) resource management, and (3) data collection. Both primary and comprehensive stroke centers were able to reduce treatment times through standardization of the processes. However, challenges such as variations in hospital resources and difficulties incorporating data collection software into workflow were highlighted. Additionally, many strategies to optimize resources and data collection that can benefit primary stroke centers were only conducted in comprehensive stroke centers. (4) Conclusions: Many existing strategies to improve stroke treatment times, such as pre-notification and mass stroke team alerts, have been implemented in both primary and comprehensive stroke centers. However, tools such as simulation training are understudied in primary stroke centers and should be analyzed. Additionally, while data collection and feedback are recognized as crucial for process improvement, challenges persist in integrating consistent data collection methods into clinical workflow. Further development of easy-to-use software tailored to clinician needs can help improve stroke center capabilities to provide feedback and improve treatment processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».