Time to Medical Management in Patients Presenting with Non-ST Elevation Myocardial Infarction: A Retrospective Analysis of Two Teaching Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is clear that early administration of antiplatelet and antithrombotic therapy in patients presenting with Non-ST elevation MI (NSTEMI) is associated with improved outcomes. There are existing guidelines regarding early treatment in this patient population. We investigated how effectively patients are being managed for NSTEMI with respect to time to administration of indicated medical therapies in two teaching institutions. Methods: A retrospective analysis was performed on 100 consecutive patients with no prior history of coronary artery disease who presented to the Emergency Departments of two teaching hospitals affi liated with McMaster University with the diagnosis of NSTEMI (defi ned as ischemic symptoms in presence of elevated cardiac biomarkers with or without elec-trocardiographic changes). Times of medication administration were obtained from the nursing notes. Results: The mean age was 63.9 ± 14.1 years. The average time to administration of aspirin was 2.7 ± 4.3 hours, Unfrac-tionated or Low Molecular Weight Heparin 5.4 ± 5.0 hours, and Clopidagrel 10.8 ± 16.5 hours from time of triage. Duration of symptoms prior to presentation were longer in patients with left ventricular (LV) dysfunction (on echocardiography assessed in 73 patients) compared to patients with normal LV, (7.5 h ± 8.3 vs. 3.3 h ± 3.4 p = 0.006). The average age of patients who had ASA, Heparin, and Clopidagrel initiated within 3 hours was lower than those after 6 hours (60.1 ± 12.7 years vs 68.1 ± 14.4 years, p = 0.01). The average age for those who underwent angiography ± percutaneous coronary intervention
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».