Underutilization of Evidence-Based Medications in Acute ST Elevation Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
The TIMI 9 Registry set out to assess the management strategies and outcomes of an unselected group of patients with acute myocardial infarction presenting with ST segment elevation (STEMI). Demographic, procedural, and outcome data were collected from 840 consecutive patients with STEMI at 20 hospitals in United States and Canada between February and September 1994. Of them, 60% were treated with thrombolytic therapy, 9% with primary angioplasty, and 31% did not receive reperfusion therapy. Patients who did not receive reperfusion therapy were older, more likely female, and had a higher prevalence of prior myocardial infarction, congestive heart failure, higher Killip class on admission, and longer time from onset of symptoms to presentation. In evaluating the standard contraindications for fibrinolysis, approximately 10% in the thrombolytic group, 40% in the primary percutaneous coronary intervention (PCI), and 34% of those not receiving reperfusion therapy had at least one of these characteristics. Of those patients treated with fibrinolysis, only 20% met the National Heart Attack Alert Program goal of door-to-drug time < or =30 minutes. Likewise, of those treated with primary PCI, only 30% had PCI performed within < or =90 minutes. In-hospital mortality was significantly higher for patients not treated with reperfusion therapy (18.9%), compared with patients treated with fibrinolysis (7.6%) and those treated with primary PCI (10.5%) (P < 0.001). Thus, we found that reperfusion therapy was underused, with only 69% of patients with STEMI receiving this proven treatment, and of those only 25% treated within the recommended timeline. These data suggest that there is room for improvement in the management of these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».