The Effectiveness of Support and Training for Setting up Organized Stroke Care Pathways in Improving the Clinical Outcome Following a Stroke (OSCAIL)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TextBackground: Among the proven treatment strategies for stroke unit care has the maximum popular impact. It is unclear whether stroke unit care is beneficial in remote hospitals in low and middle income countries (LMIC). Hence we developed this study u201cThe Effectiveness of Support and Training for Setting up Organised Stroke Care Pathways in Improving the Clinical Outcome Following a Stroke -OSCAILu201d in India. Objective: 1. To determine the effectiveness of support and training provided to stroke teams within hospital to implement stroke care pathways.2. To increase the proportion of patients receiving 3 or more key stroke care interventions (KSI) by ~10%.Methods: This study is being undertaken in four LMICs with two centres each. Two centres in India will be participating in this study. After obtaining informed consent 280 patients will be recruited. The stroke unit staff will be provided:- support to set up specialist multidisciplinary stoke teams- training- checklist and standing order templatesAll data will be managed centrally at PHRI, McMaster University and Hamilton Health Sciences, Canada.Results: We will compare the provision of stroke care and outcome of stroke between two phases of the study, between study sites in each country as well as between each country to demonstrate the feasibility of this intervention at national and international levels. Data collection will start in two centres in India soon.Conclusions: If proven beneficial such OSC can be implemented across hospitals in LMICs to improve delivery of stroke care.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».