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Enregistrement W4404043009 · doi:10.1017/cjn.2024.304

Extended Delays in Recognition of Stroke Symptoms and Stroke Code Activation for In-Hospital Strokes: The DELAY Study

2024· article· en· W4404043009 sur OpenAlexaffvenue
Pamela Correia, Justine Roy, Claire Haumesser, Lahoud Touma, Grégory Jacquin, Alexandre Y. Poppe, Yan Deschaintre, Ariane Veilleux Carpentier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Code (set theory)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Patients with stroke while hospitalized experience important delays in symptom recognition. This study aims to describe the overall management of an in-hospital stroke population and how it compares with an out-of-hospital community-onset stroke population. Methods: In this retrospective observational study, we included consecutive patients with in-hospital and out-of-hospital strokes (both ischemic and hemorrhagic) over a period of one year treated at a comprehensive stroke center. Demographic and clinical data were extracted, and patient groups were compared with regard to stroke treatment time metrics. Results: A total of 362 patients diagnosed with acute stroke were included, of whom 38 (10.5%) had in-hospital and 324 (89.5%) had out-of-hospital strokes. The median delay to stroke recognition (time between the last time seen well and first time seen symptomatic) was significantly longer in in-hospital compared to out-of-hospital strokes (77.5 [0–334.8] vs. 0 [0–138.5] min, p = 0.04). The median time interval from stroke code activation to the arrival of the stroke team at the bedside was significantly shorter in in-hospital versus out-of-hospital cases (10 [6–15] vs. 15 [8–24.8] min, p = 0.01). In-hospital strokes were less likely to receive thrombolysis (12.8% vs. 45.4%, p < 0.01) with significantly higher mortality (18.2% versus 2.6%, p < 0.01) and longer overall median hospital stay (3 [1–7] vs. 12 days [7–23], p < 0.01) compared to out-of-hospital strokes. Conclusion: This study showed significant delays in stroke symptom recognition and stroke code activation for in-hospital stroke patients despite comparable overall stroke time metrics. Development of in-hospital stroke protocols and systematic staff training on stroke symptom recognition should be implemented to improve care for hospitalized patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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