A Systematic Review of Studies Comparing Myocardial Infarction Mortality for Generalists and Specialists: Lessons for Research and Health Policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Much of the research comparing specialists and generalists is from studies of patients who had a myocardial infarction. The present study systematically examined this research. METHODS: Medline was used to search for all articles published from 1990 to 2003 that compared cardiologists and generalists for adjusted mortality rates of patients with myocardial infarction. From each article identified, information was abstracted on factors that could have influenced the comparisons. RESULTS: The studies consistently found that patients of generalists were at greater risk of mortality from both cardiac and noncardiac risk factors and had higher unadjusted mortality rates. Adjusting for risk factors decreased the differences between cardiologists and generalists. Studies that seemed to do the best job taking into account patient differences had similar adjusted-mortality rates for the cardiologists and generalists. No studies adequately took into account reasons the patient did not have care by a cardiologist, eg, patient preferences, severity of comorbid disease, general health status, or resource availability. CONCLUSIONS: Generalists and cardiologists differ substantially with respect to their patients and practice environments. Results comparing patient outcomes by specialty are often influenced by important patient or resource characteristics that were not taken into account.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».