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Enregistrement W4403813571 · doi:10.1001/jamaneurol.2024.3659

Mobile Stroke Unit Management in Patients With Acute Ischemic Stroke Eligible for Intravenous Thrombolysis

2024· article· en· W4403813571 sur OpenAlexaff
Brian Mac Grory, Jie‐Lena Sun, Brooke Alhanti, Jay B. Lusk, Fan Li, Opeolu Adeoye, Karen L. Furie, David Hasan, Steven R. Messé, Kevin N. Sheth, Lee H. Schwamm, Eric E. Smith, Deepak L. Bhatt, Gregg C. Fonarow, Jeffrey L. Saver, Ying Xian, James C. Grotta

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)Modified Rankin ScaleEmergency medicineCohortEmergency medical servicesCohort studyRetrospective cohort studyObservational studyClinical endpointClinical trialInternal medicineIschemic strokeMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Clinical trials have suggested that prehospital management in a mobile stroke unit (MSU) improves functional outcomes in patients with acute ischemic stroke who are potentially eligible for intravenous thrombolysis, but there is a paucity of real-world evidence from routine clinical practice on this topic. Objective: To determine the association between prehospital management in an MSU vs standard emergency medical services (EMS) management and the level of global disability at hospital discharge. Design, Setting, and Participants: This was a retrospective, observational, cohort study that included consecutive patients with a final diagnosis of ischemic stroke who received either prehospital management in an MSU or standard EMS management between August 1, 2018, and January 31, 2023. Follow-up ended at hospital discharge. The primary analytic cohort included those who were potentially eligible for IV thrombolysis. A separate, overlapping cohort including all patients regardless of diagnosis was also analyzed. Patient data were obtained from the American Heart Association's Get With The Guidelines-Stroke (GWTG-Stroke) Program, a nationwide, multicenter quality assurance registry. This analysis was completed in May 2024. Exposure: Prehospital management in an MSU (vs standard EMS management). Main Outcomes and Measures: The primary efficacy end point was the utility-weighted modified Rankin Scale (UW-mRS) score. The secondary efficacy end point was independent ambulation status. The coprimary safety end points were symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) and in-hospital mortality. Results: Of 19 433 patients (median [IQR] age, 73 [62-83] years; 9867 female [50.8%]) treated at 106 hospitals, 1237 (6.4%) received prehospital management in an MSU. Prehospital management in an MSU was associated with a better score on the UW-mRS at discharge (adjusted mean difference, 0.03; 95% CI, 0.01-0.05) and a higher likelihood of independent ambulation at discharge (53.3% [468 of 878 patients] vs 48.3% [5868 of 12 148 patients]; adjusted risk ratio [aRR], 1.08; 95% CI, 1.03-1.13). There was no statistically significant difference in sICH (5.2% [57 of 1094] vs 4.2% [545 of 13 014]; aRR, 1.30; 95% CI, 0.94-1.75]) or in-hospital mortality (5.7% [70 of 1237] vs 6.2% [1121 of 18 196]; aRR, 1.03; 95% CI, 0.78-1.27) between the 2 groups. Conclusions and Relevance: Among patients with acute ischemic stroke potentially eligible for intravenous thrombolysis, prehospital management in an MSU compared with standard EMS management was associated with a significantly lower level of global disability at hospital discharge. These findings support policy efforts to expand access to prehospital MSU management.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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