Do Longer Delays for Coronary Artery Bypass Surgery Contribute to Preoperative Mortality in Less Urgent Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Priority wait lists are common for managing access to cardiac surgery in publicly funded health systems. We evaluated whether longer delays contribute to the probability of death before surgery among patients prioritized into the less urgent category. METHODS: We studied records of 9233 patients registered for isolated coronary artery bypass graft (CABG) in British Columbia, Canada. The primary outcome was death before surgery. We estimated the probability that a patient, who could be removed from the list as a result of surgery, death, or other competing events, dies on or before a certain wait-list week. RESULTS: Despite similar death rates in semiurgent and nonurgent groups, 0.63 (95% confidence interval, 0.46-0.80) versus 0.58 (0.36-0.80) per 1000 patient-weeks, nonurgent patients were remaining on the list longer, which contributed to higher cumulative incidence of all-cause death than in semiurgent group (adjusted odds ratio = 1.66; 1.03-2.68). By 52 weeks on the wait list, 0.9% (0.6-1.1) and 1.3% (0.8-1.8) of patients died in semiurgent and nonurgent groups, respectively (P < 0.01). Similar proportions of deaths related to cardiovascular disease estimated over wait-list time in both groups (P = 0.40) were the result of shorter delays in the semiurgent group despite a higher rate of death resulting from cardiovascular disease (0.50 [0.36-0.65] vs. 0.34 [0.17-0.51] per 1000 patient-weeks). CONCLUSION: Queuing according to urgency of treatment contributed to a higher proportion of CABG candidates dying before surgery from all causes in the nonurgent compared with the semiurgent group despite similar weekly death rates observed in both groups. However, similar probabilities of death resulting from cardiovascular disease observed in both groups over wait-list time were the result of shorter delays in the semiurgent group despite a higher rate of cardiovascular death.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».