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Quicr-Alberta Stroke Program : Targeting inpatient Stroke Outcomes

2017· other· en· W6889832847 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Acute strokePsychological interventionCohortPopulationCohort studyEmergency department

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Reperfusion strategies in acute stroke over the past decade have dramatically altered functional outcomes in stroke patients. Strategies such as QuICR have focused on increasing the number of patients that present within the time window, thereby increasing the total number of stroke patients receiving acute stroke interventions (ASI). However, the population of patients who present with acute In Hospital Strokes (IHS), have been largely excluded from educational strategies targeting outcome. Review of the outcomes of IHS, relative to u201cout of hospital strokesu201d (OHS), indicate common trends of fewer proportions treated with ASI and poorer outcomes. IHS patients who do undergo ASI have demonstrated comparably good outcomes. A related cohort is that of patients with relapsing symptoms occurring in the emergency room (IHS-Er) setting. Methods: These groups were excluded from the first phase of the ongoing QuICR initiative of the Alberta Stroke Program. A three component strategy of: 1. Data Collection; 2. Knowledge Attitude and Practices Survey (KAPS) and 3. Education targeting this population of patients was implemented in phase 2. Results: Post implementation; an increase in the number of stroke codes called and proportion of acute strokes treated that were IHS was seen ( p = 0.02 for 2017 vs 2014). Conclusion: Concerted provincial strategies can improve access of IHS to ASI at representative Comprehensive and Primary Stroke Centres.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0370,013
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0210,028
Science ouverte0,0260,032
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,038

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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