Determinants of Cardiac Catheterization Use in Older Medicare Patients With Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac catheterization is substantially underused among higher-risk patients with acute myocardial infarction (AMI) with appropriate indications but overused among patients with inappropriate indications. We sought to determine the importance of anticipated benefit and anticipated harm on the use of cardiac catheterization among older patients with AMI. METHODS AND RESULTS: We performed an analysis of Medicare fee-for-service beneficiaries hospitalized with an AMI between 1998 and 2001. Multivariate models were developed to determine relative importance of anticipated benefit (baseline cardiovascular risk), anticipated harm (bleeding risk, comorbidities), and demographic factors (age, sex, race, regional invasive intensity) in predicting cardiac catheterization use within 60 days of AMI admission. Analyses were stratified by American College of Cardiology/American Heart Association class I or II as appropriate, and class III as inappropriate. Determinants of reduced likelihood of cardiac catheterization among 42 241 AMI patients with appropriate indications included (in order of importance) older age (likelihood chi(2)=1309.5), higher bleeding risk score (likelihood chi(2)=471.2), more comorbidities (likelihood chi(2)=276.6), female sex (likelihood chi(2)=162.9), hospitalization in low (likelihood chi(2)=67.9) or intermediate intensity invasive regions (likelihood chi(2)=22.4) (all P<0.001), and baseline cardiovascular risk (likelihood chi(2)=6.4, P=0.01). Among 2398 AMI patients with inappropriate indications, significant determinants of greater procedure likelihood included younger age, male sex, lower bleeding risk score, and fewer comorbidities. CONCLUSIONS: Regardless of the procedure indication, the decision to perform cardiac catheterization in this population appears largely driven by demographic factors and potential harm rather than potential benefit of the procedure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».