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Enregistrement W4403859992 · doi:10.1177/19418744241298035

The In-Hospital Code Stroke: A Look Back and the Road Ahead

2024· review· en· W4403859992 sur OpenAlexaff
Andrea M. Kuczynski, William D. Freeman, Lesia Mooney, Josephine F. Huang, Andrew M. Demchuk, Houman Khosravani

Notice bibliographique

RevueThe Neurohospitalist · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Emergency departmentAcute strokeMedical emergencyEmergency medicineCode (set theory)Intensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increased patient volumes and complexity, stroke occurrence in hospitalized patients has become relatively more common. The process of activating a code stroke in-hospital differs in many institutions. An emergency team-based response to inpatient acute code stroke is warranted, with many protocols modeled similarly to the cardiac arrest response. However, several studies have demonstrated delays in recognition and management of acute stroke in-hospital as compared to those arriving directly to the emergency department (ED). Furthermore, there are several shared challenges with code stroke resuscitation in the ED and the ward, which include the assembly of ad hoc teams and requirement of access to urgent imaging. Delays in activating in-hospital code stroke contributes to increased morbidity, mortality, prolonged hospitalization, and associated health care costs. In the following commentary, we discuss the current landscape of acute in-hospital code stroke protocols, review the differences in neurologic outcomes between inpatient vs ED/out-of-hospital code stroke patients, and propose future directions for in-hospital code stroke paradigms for improved patient outcomes and quality of care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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