Patient–provider communication about sexuality and intimacy after a cancer diagnosis was described in terms of unmet needs and mismatched expectations
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To study the temporal and gender trends in age-standardised hospitalisation rates, in-hospital mortality rates and indicators of health service use for acute myocardial infarction (AMI), and the sub-categories, ST elevation MI (STEMI) and non-ST elevation MI (NSTEMI), in Ireland, 1997–2008. <h3>Design, setting, patients</h3> Anonymised data from the hospital inpatient enquiry were studied for the ICD codes covering STEMI and NSTEMI in all 39 acute hospitals in Ireland over a 12-year period. Age standardisation (direct method) was used to study hospitalisation and in-hospital mortality rates. Joinpoint regression analysis was undertaken to identify significant inflection points in hospitalisation trends. <h3>Main outcome measures</h3> Age-standardised hospitalisation rates, in-hospital mortality and indicators of health service use (length of stay, bed days) for AMI, STEMI and NSTEMI patients. <h3>Results</h3> From 1997 to 2008, hospitalisation rates for AMI decreased by 27%, and by 68% for STEMI patients (test for trend p<0.001), and increased by 122% for NSTEMI, (test for trend p<0.001). The mean age of male STEMI patients decreased (p<0.01), while those for the remaining groupings of AMI and subcategories increased. The proportion of males increased significantly for STEMI and NSTEMI (p<0.001). In-hospital mortality decreased steadily (p=0.01 STEMI, p=0.02 NSTEMI), as did median length of stay. <h3>Conclusions</h3> The authors found a steady decrease in hospitalisation rates with AMI, and a shift away from STEMI towards rising rates of NSTEMI patients who are increasingly older. In an ageing population, and with increasing survival rates, surveillance of acute coronary syndrome and allied conditions is necessary to inform clinicians and policy makers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».