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Enregistrement W6961100918 · doi:10.1371/journal.pone.0312551.g001

Flow chart of literature screening process.

2024· other· en· W6961100918 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Art and Architecture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunnel plotStroke (engine)Meta-analysisOdds ratioMEDLINEConfidence intervalChartChecklistCochrane Library

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div><p>Background</p><p>Prehospital delay is one of the most serious problems in the treatment of stroke patients. In China, although hospitals at all levels have promoted the construction of stroke centers, pre-hospital delays are still very common. As the primary cause of death and disability, stroke not only brings great harm to patients themselves, but also brings a heavy burden on social progress and economic development, it is important to understand the prevalence and determinants of prehospital delay among stroke patients. Therefore, this review aims to determine the pooled prevalence and determinants of prehospital delay in mainland China.</p><p>Methods</p><p>A systematic review of eligible articles will be conducted using preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis (PRISMA) guidelines. A comprehensive literature search will be conducted in PubMed, Embase, Cochrane, web of science, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, Weipu (VIP) and Chinese Biomedicine Iiterature databas (CBM) databases. The quality of the articles included in the review will be evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The pooled prevalence of prehospital delay, and odds ratio and their 95% confidence intervals for relevant influencing factors, will be calculated using RevMan 5.3 software. The existence of heterogeneity among studies will be assessed by computing p-values of Higgins’s I<sup>2</sup> test statistics and Cochran’s Q-statistics. Sensitivity analysis and subgroup analysis will be conducted based on study quality to investigate the possible sources of heterogeneity. Publication bias will be evaluated by funnel chart and by Egger’s regression test. This review protocol has been registered PROSPERO (CRD42023484580).</p><p>Discussion</p><p>By collecting and summarizing information on prehospital delay among stroke patients can be a step towards a better understanding of the prevalence of prehospital delay among stroke patients in mainland China and how the associated factors influence the prevalence of prehospital delay. Therefore, a rapid, accurate diagnosis Stroke, timely pre-hospital first aid, the treatment process forward, for the patient It has great significance. This summarized finding at the national level will provide new clues for intervention to reduce the rate of pre-hospital delay of stroke patients, and is expected to further improve the treatment effect of stroke patients.</p></div>

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5960,005

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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