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Enregistrement W4405614549 · doi:10.1159/000542765

Incidence and associated factors of pre-hospital care-seeking delay in people with acute ischemic stroke: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4405614549 sur OpenAlexaboutno aff
Yuezhen Xu, Shuyan Fang, Shengze Zhi, Dongfei Ma, Dongpo Song, Shizheng Gao, Yifan Wu, Qiqing Zhong, Changxu Jin, Ruikang K. Wang, Jiao Sun

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Stroke (engine)ChecklistCochrane LibraryDeliriumEmergency medicineThrombolysisAtrial fibrillationMEDLINEMeta-analysisMyocardial infarctionInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite decades of educational efforts, patients with acute ischemic stroke (AIS) remain delayed in seeking medical care, which becomes the greatest obstacle to the successful management of the condition. OBJECTIVE: The objective of this study was to systematically explore the incidence and influencing factors of prehospital care-seeking delay in AIS patients. METHODS: We systematically searched the PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature from database inception to September 30, 2023. Meta-analysis was conducted using the Stata 15.0 software package. The pooled incidence was calculated using a random-effects model. The quality of studies reporting incidence data was assessed using Joanna Briggs Institute's Critical Appraisal Checklist and Newcastle-Ottawa Scale. Subgroup analyses were performed according to study location, country income, recruitment date, and age. RESULTS: Finally, 30 related articles were included, involving a total of 287,102 people. The estimated incidence of prehospital care-seeking delay was 68%, and there were differences in this incidence in different countries (p = 0.035). Meta-analysis results showed that the delay rate was highest in low-income countries (85%) and lowest in high-income countries (62%). Patients who live farther from hospitals, have a lower level of education, diabetes, hyperlipidemia, or a history of stroke are more likely to experience delays (all p < 0.05). Conversely, those who can recognize stroke symptom, perceive the severity of early symptom, understand thrombolysis treatment, atrial fibrillation, consciousness disturbance, visual disturbance, and symptom score at admission, emergency medical service use, and immediate help-seeking have a lower risk of delay (all p < 0.05). CONCLUSION: Prehospital care-seeking delays are common among patients with AIS, especially in low-income countries. To reduce delays, it is crucial to increase public awareness of stroke symptoms, improve education levels, and optimize healthcare accessibility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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