Geographical variations in post myocardial infarction mortality and their impact on risk selection.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective is to assess the impact of geographical variations in mortality on risk selection in patients after acute myocardial infarction. METHOD: Mortality analysis is used with an actuarial methodology applied to follow-up studies based on data from randomized clinical trial and observational cohort studies of acute myocardial infarction patients from different geographic areas. Observed mortality was calculated as geometric average annual rate (q) and compared to the expected geometric average annual mortality (q') mortality calculated from different life tables. This comparison was expressed as mortality ratios (MR). Values of q and MR were averaged within each country grouping. Variance, standard deviation, and variation coefficient (CV) were calculated. RESULTS: Geometric average annual mortality rates varied by country. The lowest rate (2.7%) was observed in Japan, and the highest rates (7.5%) were seen in studies from the United Kingdom and Northern Europe (Denmark, Sweden, Finland). The average annual mortality rate was 4.9%. Mortality ratios averaged within countries vary from 182% to 212%, with an overall average value of 198%. Coefficient of variation (CV) was 36% for geometric average annual mortality rates and 6% for mortality ratios. CONCLUSION: Although annual mortality rates from all causes vary greatly between countries, mortality ratios do not vary and remain relatively constant. This highlights the interest of risk assessment using mortality analysis methodology, which makes the geographic variation in post-myocardial infarction mortality disappear.
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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 | 0,016 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».