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Enregistrement W4406993385 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wmp53

Abstract WMP53: Pre-hospital Arrival Times in 25 countries across regions: A Cross-Country Analysis from Registry of Stroke Care Quality (RES-Q)

2025· article· en· W4406993385 sur OpenAlexaff
Robert Mikulík, Geraldo Neto, Rupal Sedani, Kaiz Asif, Natan M. Bornstein, Michael D. Hill, Pablo M. Lavados, Sheila Martins, Sandy Middleton, Sung‐Il Sohn, Nijasri C. Suwanwela, PN Sylaja, Huy Thang Nguyen, Georgios Tsivgoulis, HB van der Worp

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Quality (philosophy)Emergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Treatment options and outcomes in stroke also depends on pre-hospital delays. The goal of this study is to describe onset-to-door times (ODT) across many countries and also investigate how the mode of arrival affects ODT. Methods: This is an analysis of the data from the Registry of Stroke Care Quality (RES-Q), years 2022&2023. RES-Q is used across the world for audit of clinical care. Data were stratified by the mode of arrival (EMS vs. non-EMS). Median ODT were analyzed, and 95% confidence intervals (CI) were calculated for each country and arrival mode. Results: Of 334,184 patients from 1,130 hospitals in 70 countries, 155,532 patients from 25 countries were diagnosed with acute ischemic stroke after excluding secondary transfers (n=32,349), cases from countries with fewer than 1,000 cases (n=128,660), and those with missing data or typing errors (n=17,643). The median ODT was 193 mins (95% CI: 164-223) for patients arriving by EMS and 309 mins (95% CI: 274-360) for those arriving by non-EMS. The percentage of EMS arrival by region was 34% (Africa), 30% (Asia), 39% (Latin America), and 87% (Europe). The percentage of EMS arrivals is shown in Figure 1. Compared to the patients who reached by non-EMS mode, patients who reached by EMS mode were more likely to receive intravenous thrombolysis (16% vs 44%,). The ODTs by mode of arrival and country are detailed in Figure 2. Conclusions: Transport via EMS was associated with a reduced arrival time nearly by 2 hours and tripled the chance of receiving thrombolysis as compared to non-EMS transportation. The percentage of patients arriving by EMS was higher in European countries as compared to Africa, Asia and Latin America and this is reflected by shorter ODT in many EU countries. Improvements in EMS infrastructure could improve stroke outcomes globally.

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)0,009
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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