Augmenting the Efficacy of the Initial Patient Visit to the Stroke Prevention Clinic: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Referrals to the Stroke prevention clinic with incomplete preliminary investigations decrease clinic capacity due to additional workload and the need for multiple follow-ups. We aimed to improve the efficacy of the initial visit by increasing the completion rate of vascular imaging in a quality improvement (QI) project. Methods: This is a quasi-experimental study with three phases: Phase 1: Surveillance; Phase 2: Stakeholder feedback-informed intervention development (physicians and clinic staff); and Phase 3: Intervention. Interventions included a new standardized specific physician triage form listing required investigations (brain imaging, vascular imaging, cardiac tracing), and a nurse-led pre-visit via telephone. The primary outcome measure was the completion of vascular imaging by the time of visit, assessed using multivariable logistic regression adjusted for age (in years), sex, and triage category. Results: The study’s inclusion criteria were met by 397 patients, with a mean age of 67.7 ± 13.2 years; 47.8% were female, and 62.9% (250) were diagnosed with vascular events. An increase in vascular imaging before the initial visit was observed in Phase 3 (148/199, 75.5%) compared to Phase 1 (121/198, 61.1%), with an adjusted Odds ratio of 1.77 (95% CI 1.2–2.8; p = 0.01). A trend toward fewer follow-up visits was observed in Phase 3 (23.1%) compared with Phase 1 (31.8%; p = 0.052). Conclusions: Implementing a standardized triage process and a nurse-led pre-visit may improve completion of vascular imaging before patients visit the stroke prevention clinic. Further QI studies are required to improve the completion rate of rhythm monitoring in this patient group to enable early detection and management of atrial fibrillation.
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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 | 0,059 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».