National socioeconomic indicators are associated with outcomes after aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a hierarchical mixed-effects analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Although heterogeneity exists in patient outcomes following subarachnoid hemorrhage (SAH) across different centers and countries, it is unclear which factors contribute to such disparities. In this study, the authors performed a post hoc analysis of a large international database to evaluate the association between a country's socioeconomic indicators and patient outcome following aneurysmal SAH. METHODS: An analysis was performed on a database of 3552 patients enrolled in studies of tirilazad mesylate for aneurysmal SAH from 1991 to 1997, which included 162 neurosurgical centers in North and Central America, Australia, Europe, and Africa. Two primary outcomes were assessed at 3 months after SAH: mortality and Glasgow Outcome Scale (GOS) score. The association between these outcomes, nation-level socioeconomic indicators (percapita gross domestic product [GDP], population-to-neurosurgeon ratio, and health care funding model), and patientlevel covariates were assessed using a hierarchical mixed-effects logistic regression analysis. RESULTS: Multiple previously identified patient-level covariates were significantly associated with increased mortality and worse neurological outcome, including age, intraventricular hemorrhage, and initial neurological grade. Among national-level covariates, higher per-capita GDP (p < 0.05) was associated with both reduced mortality and improved neurological outcome. A higher population-to-neurosurgeon ratio (p < 0.01), as well as fewer neurosurgical centers per population (p < 0.001), was also associated with better neurological outcome (p < 0.01). Health care funding model was not a significant predictor of either primary outcome. CONCLUSIONS: Higher per-capita gross GDP and population-to-neurosurgeon ratio were associated with improved outcome after aneurysmal SAH. The former result may speak to the availability of resources, while the latter may be a reflection of better outcomes with centralized care. Although patient clinical and radiographic phenotypes remain the primary predictors of outcome, this study shows that national socioeconomic disparities also explain heterogeneity in outcomes following SAH.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».