MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1949479191 · doi:10.1186/1471-2261-6-31

An examination of factors influencing the choice of therapy for patients with coronary artery disease

2006· article· en· W1949479191 sur OpenAlexaboutno aff
Shashivadan P. Hirani, Jonathan Hyam, Shahzad Shaefi, John M. Walker, Robin K Walesby, Stanton Newman

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College London
Mots-clésMedicineAngioplastyCoronary artery diseaseCardiac surgeryUnivariate analysisLogistic regressionAnginaInternal medicineCoronary artery bypass surgeryCardiologyDiseaseBypass surgeryCanadian Cardiovascular SocietyCircumflexArteryMultivariate analysisSurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A diverse range of factors influence clinicians' decisions regarding the allocation of patients to different treatments for coronary artery disease in routine cardiology clinics. These include demographic measures, risk factors, co-morbidities, measures of objective cardiac disease, symptom reports and functional limitations. This study examined which of these factors differentiated patients receiving angioplasty from medication; bypass surgery from medication; and bypass surgery from angioplasty. METHODS: Univariate and multivariate logistic regression analyses were conducted on patient data from 214 coronary artery disease patients who at the time of recruitment had been received a clinical assessment and were reviewed by their cardiologist in order to determine the form of treatment they were to undergo: 70 would receive/continue medication, 71 were to undergo angioplasty and 73 were to undergo bypass surgery. RESULTS: Analyses differentiating patients receiving angioplasty from medication produced 9 significant univariate predictors, of which 5 were also multivariately significant (left anterior descending artery disease, previous coronary interventions, age, hypertension and frequency of angina). The analyses differentiating patients receiving surgery from angioplasty produced 12 significant univariate predictors, of which 4 were multivariately significant (limitations in mobility range, circumflex artery disease, previous coronary interventions and educational level). The analyses differentiating patients receiving surgery from medication produced 14 significant univariate predictors, of which 4 were multivariately significant (left anterior descending artery disease, previous cerebral events, limitations in mobility range and circumflex artery disease). CONCLUSION: Variables emphasised in clinical guidelines are clearly involved in coronary artery disease treatment decisions. However, variables beyond these may also be important factors when therapy decisions are undertaken thus their roles require further investigation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Cardiovascular DisordersMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207