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Enregistrement W1597756273 · doi:10.1186/1471-2296-3-8

Is there a clinically significant gender bias in post-myocardial infarction pharmacological management in the older (>60) population of a primary care practice?

2002· article· en· W1597756273 sur OpenAlexafffund
Romolo Di Cecco, Umesh Patel, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionContext (archaeology)Medical prescriptionCoronary artery diseasePopulationPrimary careInternal medicineEmergency medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Differences in the management of coronary artery disease between men and women have been reported in the literature. There are few studies of potential inequalities of treatment that arise from a primary care context. This study investigated the existence of such inequalities in the medical management of post myocardial infarction in older patients. METHODS: A comprehensive chart audit was conducted of 142 men and 81 women in an academic primary care practice. Variables were extracted on demographic variables, cardiovascular risk factors, medical and non-medical management of myocardial infarction. RESULTS: Women were older than men. The groups were comparable in terms of cardiac risk factors. A statistically significant difference (14.6%: 95% CI 0.048-28.7 p = 0.047) was found between men and women for the prescription of lipid lowering medications. 25.3% (p = 0.0005, CI 11.45, 39.65) more men than women had undergone angiography, and 14.4 % (p = 0.029, CI 2.2, 26.6) more men than women had undergone coronary artery bypass graft surgery. CONCLUSION: Women are less likely than men to receive lipid-lowering medication which may indicate less aggressive secondary prevention in the primary care setting.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,229 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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