MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1943273003

The risks of waiting for cardiac catheterization: a prospective study.

2002· article· en· W1943273003 sur OpenAlexaffabout
Madhu K. Natarajan, Shamir R. Mehta, Douglas H. Holder, David Goodhart, Amiram Gafni, Donald Shilton, Rizwan Afzal, Koon Teo, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeMyocardial infarctionCardiac catheterizationHeart failureProspective cohort studyCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyEmergency medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few large, systematic, prospective studies have documented the characteristics and clinical outcomes of patients awaiting cardiac catheterization and the delays that they experience. The primary objective of this study was to quantify the waiting times, morbidity and mortality of patients waiting for catheterization. A secondary objective was to identify predictors of cardiac events that occur while patients are waiting. METHODS: A computerized, prospective, central waiting list registry was developed at a regional centre in Hamilton, Ont., serving 2.2 million people in southern Ontario. Between Apr. 1, 1998, and Mar. 31, 2000, 8030 consecutive patients (4725 outpatients and 3305 inpatients) were referred for cardiac catheterization. Major cardiac outcomes while on the waiting list (death, myocardial infarction and congestive heart failure) were documented prospectively and related to requested versus actual waiting time. RESULTS: Most of the referrals (7345 [91.5%]) were for a primary diagnosis of suspected coronary artery disease. The median waiting time was 6 (interquartile range [IQR] 4) days for inpatients and 60 (IQR 68) days for outpatients. Actual waiting times correlated with the waiting times requested by the referring physicians. However, only 37% of the procedures overall were completed within the requested waiting time. Of the 8030 patients, 50 (0.6%) died, 32 (0.4%) had a myocardial infarction and 41 (0.5%) experienced congestive heart failure. Overall, 109 patients (1.4%) had a major cardiac event, namely, death, myocardial infarction or congestive heart failure. These events occurred over a median wait of 27 days (2 days for inpatients and 35 days for outpatients), and over half (57%) occurred within the waiting time requested by the referring physician. In the multivariate analysis, predictors of the composite of death, myocardial infarction or congestive heart failure were increasing age (relative risk [RR] 2.39, 95% confidence interval [CI] 1.52-3.75) and New York Heart Association class III/IV symptoms (RR 2.86, 95% CI 1.11-7.33) in inpatients, and increasing age (RR 1.36, 95% CI 1.12-1.66), aortic stenosis (RR 3.70, 95% CI 1.93-7.08) and left ventricular ejection fraction less than 35% (RR 4.35, 95% CI 2.48-7.61) in outpatients. INTERPRETATION: Patients awaiting cardiac catheterization may experience major adverse events, such as death, myocardial infarction and congestive heart failure, which may be preventable. Our findings provide a benchmark by which to measure the effect of increased capacity and prioritization schemes that allow earlier access for patients at higher risk, such as those with aortic stenosis and reduced left ventricular function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetHealthcare Operations and Scheduling OptimizationTravaux en français237 207