Influence of socioeconomic deprivation on the primary care burden and treatment of patients with a diagnosis of heart failure in general practice in Scotland: population based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether there are socioeconomic gradients in the incidence, prevalence, treatment, and follow up of patients with heart failure in primary care. DESIGN: Population based study. SETTING: 53 general practices (307,741 patients) participating in the Scottish continuous morbidity recording project between 1 April 1999 and 31 March 2000. PARTICIPANTS: 2186 adults with heart failure. MAIN OUTCOME MEASURES: Comorbid diagnoses, frequency of visits to general practitioner, and prescribed drugs. RESULTS: 2186 patients with heart failure were seen (prevalence 7.1 per 1000 population, incidence 2.0 per 1000 population). The age and sex standardised incidence of heart failure increased with greater socioeconomic deprivation, from 1.8 per 1000 population in the most affluent stratum to 2.6 per 1000 population in the most deprived stratum (odds ratio 1.44, P = 0.0003). On average, patients were seen 2.4 times yearly, but follow up rates were less frequent with increasing socioeconomic deprivation (from 2.6 yearly in the most affluent subgroup to 2.0 yearly in the most deprived subgroup, P = 0.00009). Overall, 812 (80.6%) patients were prescribed diuretics, 396 (39.3%) angiotensin converting enzyme inhibitors, 216 (21.4%) beta blockers, 208 (20.7%) digoxin, and 86 (8.5%) spironolactone. The wide discrepancies in prescribing between different general practices disappeared after adjustment for patient age and sex. Prescribing patterns did not vary by deprivation categories on univariate or multivariate analyses. CONCLUSIONS: Compared with affluent patients, socioeconomically deprived patients were 44% more likely to develop heart failure but 23% less likely to see their general practitioner on an ongoing basis. Prescribed treatment did not differ across socioeconomic gradients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».