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DIFFERENCES IN STROKE CARE AND OUTCOMES BETWEEN WOMEN AND MEN IN CANADA

2017· other· en· W6927329663 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)RehabilitationAmbulatoryAcute strokeAmbulatory careHealth careAcute careEmergency departmentHealth services researchHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DIFFERENCES IN STROKE CARE AND OUTCOMES BETWEEN WOMEN AND MEN IN CANADA Authors: Thalia Field MD MHSc FRCPC, Noreen Kamal PhD, Patrice Lindsay PhDBackground:Stroke in women is understudied. We assessed sex differences in access to stroke treatment in Canada and stroke outcomes.Methods:We analyzed hospital administrative data from April 2009 to March 2016 using data from both the Canadian Institute for Health Informationu2019s Discharge Abstract Database (DAD) for inpatient care, the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) for emergency care, and National Rehabilitation Reporting System (NRS) rehabilitation data. Results:There were 257582 stroke patients during this 7-year period (49% female). Women were less likely to get tPA (13.7% vs. 14.2%)*, had longer door-to-needle times (average yearly median 103 min (SD 34) vs. 89 (35)*) and were more likely to die within 7 days of their event (8.5% vs. 7.9%)* Women also had worse dispositions, being discharged more often to long-term care (8.1% vs. 4.2%)* and being more likely to spending time with u201calternate level of careu201d status (24% vs. 21%)* Women were less likely to be discharged home from a rehabilitation facility (64% vs. 70%)*, and were less likely to be discharged home without supports (41% vs. 49%)*. [*p<0.00001]Conclusions:Women are less likely to receive timely acute treatment for their strokes and experience worse outcomes in hospital and at discharge. Further study is needed to better understand these systemic differences and determine strategies to optimize equitable care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2017
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