Realizing Stroke Unit Access For Everyone : Access To Acute Stroke Units Across a Large and Populous Geographic Region
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundEvidence supporting the efficacy of stroke unit care for persons post-stroke was solidified with the release of the Stroke Unit Trialists Collaboration in 2007. Although planning, development and implementation of stroke units within designated stroke centres was becoming more common at the time, access to stroke unit care in non-designated and community hospitals remained limited. Since 2009, in Central South Ontario, Canada stroke unit development has been prioritized as a key strategic goal to optimize access to best practice stroke care for all.ObjectiveTo demonstrate integration strategies that resulted in fulsome stroke unit access for 2.2 million people across approximately 11,945 square kilometers in the Central South Region. MethodsFacilitated by the Central South Regional Stroke Network, senior leaders for hospitals in the region endorsed the ideal of stroke unit care for all persons with stroke. Through geographically unique collaborations, stroke flow algorithms and expanded capacity, efforts were made to achieve this goal.ResultsAs a result, currently 20 of 22 (91%) individual hospitals have agreements to either transfer out or accept patients to a dedicated acute stroke unit. ConclusionBy fall of 2018, with the addition of a stroke unit within one local hospital, as well as a regional re-routing agreement for stroke patient transfer within another local community hospital, this strategic goal will be achieved. Through the removal of organizational and geographic barriers, all persons with stroke within the Central South Region will have access to best practice stroke unit care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,047 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,030 | 0,058 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle