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Enregistrement W6908578475 · doi:10.3389/fstro.2022.1014480.s001

Data_Sheet_1_Improving access and efficiency of ischemic stroke treatment across four Canadian provinces using a stepped wedge trial: Methodology.docx

2022· dataset· en· W6908578475 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European History and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombolysisAttendanceStroke (engine)Intervention (counseling)Nova scotiaIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction<p>Ischemic stroke is treatable with thrombolysis and/or endovascular treatment. Both treatments are highly time dependent, as faster treatment results in better outcomes. Utilization of both of these treatments is less than optimal, and treatment times continue to exceed the recommended benchmarks. An improvement intervention was launched across Atlantic Canada, which has four provinces: Nova Scotia (NS), New Brunswick (NB), Prince Edward Island (PEI), and Newfoundland and Labrador (NL). The intervention was conducted through the ACTEAST (Atlantic Canada Together Enhancing Acute Stroke Treatment) Project, which aimed to improve access and efficiency of treatment for acute ischemic stroke patients.</p>Intervention and methods<p>The improvement intervention was a 6-month virtual Improvement Collaborative that consisted of each stroke center assembling an interdisciplinary team, 2 full-day Learning Sessions, five to six 1-h webinars, and a site visit for each team. The Improvement Collaborative intervention was implemented using a stepped-wedge trial design, where the intervention was delivered in 3 phases. The Improvement Collaborative was initially conducted with NS, followed by NB and PEI, and the final phase was with NL. The number of participants enrolled across all 34 hospitals were 98, 86, and 72 for NS, NB-PEI, and NL, respectively. The attendance at the Learning Sessions ranged from 43 to 81 across all 3 clusters. The attendance at webinars had a mean of 29.0 (SD 6.8), 26.0 (SD 6.3), and 19.0 (SD 8.5) for the NS, NB-PEI, and NL clusters respectively.</p>(Anticipated) Results<p>We anticipate that an additional 3–5% of ischemic stroke patients will receive thrombolysis, EVT, or both. Additionally, we anticipate a reduction of 10–15 min in door-to-needle times across the region. This will translate to an increase in the proportion of ischemic stroke patients that will be discharged home from acute care.</p>Discussion<p>High level of engagement is possible in an Improvement Collaborative Intervention when implemented using a stepped-wedge trial design. The highest level of engagement was observed in the NS cluster, which maybe because this province has the most established provincial stroke system. Physician engagement, a critical aspect of improvement, was high. COVID-19 restrictions likely led to lower attendance at site visits.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4470,000

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,075 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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