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Enregistrement W4413337956 · doi:10.1161/strokeaha.124.050446

National Versus State-Level Racial Disparities in Acute Stroke Interventions Using Get With The Guidelines-Stroke Data

2025· article· en· W4413337956 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Kim, Alison L. Herman, Peter Shrader, Brooke Alhanti, Ying Xian, Guido J. Falcone, Brian Mac Grory, Eric E. Smith, Steven R. Messé, Adam de Havenon, Gregg C. Fonarow, Kevin N. Sheth

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineThrombolysisPacific islandersStroke (engine)Ethnic groupPsychological interventionDemographyOdds ratioRetrospective cohort studyAcute strokeEmergency medicineGerontologyInternal medicineTissue plasminogen activatorPopulationMyocardial infarctionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Racial disparities have been reported in stroke care, but understanding if there is regional variability is critical to focusing policies and resources. Here, we sought to study racial and ethnic inequity in the administration of thrombolysis and thrombectomy at the national and state levels. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using Get With The Guidelines-Stroke Program registry data from 2003 to 2022 to evaluate racial disparities in the administration of acute stroke treatments in US patients. We used mixed-effects modeling to analyze national and state-level disparities, adjusting for relevant demographic, clinical, and hospital-level characteristics. RESULTS: A total of 660 369 patients were eligible for thrombolysis and 105 184 patients for thrombectomy. The mean age was 70.21±14.48 years, and 50.18% were female. The race/ethnic distribution was 69.06% of non-Hispanic White, 16.88% of non-Hispanic Black, 7.02% of Hispanic, 2.84% of Asian, and 4.20% of American Indian/Alaska Native/Hawaiian/Pacific Islander patients. Eligible non-Hispanic Black patients had statistically higher thrombolytic rates compared with non-Hispanic White patients (adjusted odds ratio [aOR], 1.04 [95% CI, 1.03–1.06]), indicating no racial disparities in thrombolytic treatment at the national level. Similarly, equal or higher rates of thrombolytic administration were noted in other race/ethnic groups at the national level (Asian: aOR, 1.12 [95% CI, 1.09–1.16]; Hispanic: aOR, 1.14 [95% CI, 1.12–1.17]; and other: aOR, 1.10 [95% CI, 1.07–1.13]; P <0.0001). However, when non-Hispanic Black patients were compared with non-Hispanic White patients at the individual state level, there were disparities in many of the stroke-belt states. Racial disparities remained significant at the national level between non-Hispanic Black and non-Hispanic White patients and eligible thrombectomy patients after adjusting for patient- and hospital-level covariates (aOR, 0.85 [95% CI, 0.82–0.89]; P <0.0001). CONCLUSIONS: These data suggest that racial/ethnic disparities in stroke care vary depending on the intervention and geographic location. Equitable utilization of thrombolysis nationally may underscore the benefits of quality improvement initiatives though state-level inequities persist. Endovascular thrombectomy utilization demonstrated race-based disparities in use, and further efforts are needed to ensure equitable care of patients with stroke in the United States.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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