Inequality in treatment use among elderly patients with acute myocardial infarction: USA, Belgium and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has provided evidence that socioeconomic status has an impact on invasive treatments use after acute myocardial infarction. In this paper, we compare the socioeconomic inequality in the use of high-technology diagnosis and treatment after acute myocardial infarction between the US, Quebec and Belgium paying special attention to financial incentives and regulations as explanatory factors. METHODS: We examined hospital-discharge abstracts for all patients older than 65 who were admitted to hospitals during the 1993-1998 period in the US, Quebec and Belgium with a primary diagnosis of acute myocardial infarction. Patients' income data were imputed from the median incomes of their residential area. For each country, we compared the risk-adjusted probability of undergoing each procedure between socioeconomic categories measured by the patient's area median income. RESULTS: Our findings indicate that income-related inequality exists in the use of high-technology treatment and diagnosis techniques that is not justified by differences in patients' health characteristics. Those inequalities are largely explained, in the US and Quebec, by inequalities in distances to hospitals with on-site cardiac facilities. However, in both Belgium and the US, inequalities persist among patients admitted to hospitals with on-site cardiac facilities, rejecting the hospital location effect as the single explanation for inequalities. Meanwhile, inequality levels diverge across countries (higher in the US and in Belgium, extremely low in Quebec). CONCLUSION: The findings support the hypothesis that income-related inequality in treatment for AMI exists and is likely to be affected by a country's system of health care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».