Improving access and efficiency of acute ischemic stroke treatment across four Canadian provinces: a stepped-wedge trial
Notice bibliographique
Résumé
Background The translation of standard-of-care in acute ischemic stroke reperfusion interventions into practice is well established, but multifactorial obstacles exist in complete adoption, which has led to inequities in access and delivery of services. The objective of this study was to improve access and efficiency of ischemic stroke treatment across four Atlantic Canadian Provinces. Methods A stepped-wedge cluster trial was conducted over 30 months with 3 clusters covering 34 sites. The trial was conducted across all 4 Atlantic Canadian provinces: Nova Scotia (NS), New Brunswick (NB), Prince Edward Island (PE), and Newfoundland and Labrador (NL). The design was quasi-randomized, with each cluster associated with one or more provinces: cluster 1—NS; cluster 2—NB and PE; and cluster 3—NL. The patient population was all ischemic stroke patients across all 4 provinces. The intervention was a 6-month modified Quality Improvement Collaborative (mQIC), which was modified from the Breakthrough Series Collaborative to be half of the 1-year period and conducted virtually. The intervention consisted of assembling an interdisciplinary improvement team, 2 full-day workshops, webinars, and virtual site visits. Suggested changes included 6 process improvement strategies. Results Over the trial period, 8,594 ischemic stroke patients were included, out of which 1,599 patients received acute reperfusion treatment. The proportion of patients that received treatment did not increase significantly with the intervention [0.4% increase for patients that received thrombolysis and/or EVT (p = 0.68)]. Median door-to-needle time was reduced by 9.8 min with the intervention (p = 0.006). Cluster 3 saw the greatest improvements in both access and efficiency. Conclusion A mQIC intervention resulted in improvement of process measures like door-to-needle time. Quality improvement initiatives may need to be longer to allow full implementation and tailored for each health system to ensure that each system sees improvement. In-person activities might be critical to ensure fidelity of the intervention. Clinical trial registration ISRCTN11109800, https://www.isrctn.com/ISRCTN11109800 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».