Temporal Trends in Percutaneous Coronary Intervention Appropriateness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether the appropriate use of percutaneous coronary intervention (PCI) has improved over time and whether trends in PCI appropriateness have been accompanied by changes in the use of PCI. METHODS AND RESULTS: We applied appropriate use criteria to determine the appropriateness of all 51 872 PCI performed in Washington State from 2010 through 2013. We evaluated the number of PCIs performed from 2006 through 2013 to provide a comparator period that preceded statewide appropriateness assessment beginning in 2010. Between 2010 and 2013, the overall number of PCI decreased by 6.8% (13 267 PCIs in 2010 to 12 193 in 2013) with a 43% decline in the number of PCIs for elective indications (3818 PCIs in 2010 to 2193 PCIs in 2013). The decline in the use of elective PCI was significantly larger after the onset of statewide PCI appropriateness assessment in 2010 (P=0.03). The proportion of elective PCIs classified as appropriate increased from 26% in 2010 to 38% in 2013, whereas the proportion of inappropriate PCIs decreased from 16% to 13% (P<0.001 for trends). Significant improvements in the proportion of inappropriate PCI were limited to the tertile of hospitals with the largest decline in PCIs classified as inappropriate (25% in 2010 to 12% in 2013; P=0.03). CONCLUSIONS: In Washington State, the use of PCI for elective indications has decreased over time with concurrent improvements in PCI appropriateness. However, improvements in PCI appropriateness were limited to a minority of hospitals. Understanding processes at these high-performing hospitals may inform efforts to improve PCI appropriateness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».