Care and Outcomes of Patients Newly Hospitalized for Heart Failure in the Community Treated by Cardiologists Compared With Other Specialists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is not known whether subspecialty care by cardiologists improves outcomes in heart failure patients from the community over care by other physicians. METHODS AND RESULTS: Using administrative data, we monitored 38 702 consecutive patients with first-time hospitalization for heart failure in Ontario, Canada, between April 1994 and March 1996 and examined differences in processes of care and clinical outcomes between patients attended by physicians of different disciplines. We found that patients attended by cardiologists had lower 1-year risk-adjusted mortality than those attended by general internists, family practitioners, and other physicians (28.5% versus 31.7%, 34.9%, and 35.9%, respectively; all pairwise comparisons, P<0.001). The 1-year risk-adjusted composite outcome of death and readmission for heart failure was also lower for the cardiologists compared with family practitioners and other physicians but not general internists (54.7% versus 58.1%, 58.3%, and 55.4%; P<0.001, P<0.001, and P=0.39, respectively). Multivariable hierarchical modeling demonstrated a significant physician-level effect for both outcomes in favor of the cardiologists, particularly against non-general internists. Cardiologist care was associated with higher adjusted rates of invasive interventions and postdischarge prescriptions of heart failure medications. CONCLUSIONS: In this population-based cohort, heart failure patients attended by cardiologists in hospital had lower risk of death as well as the composite risk of death or readmission than patients attended by noncardiologists. These data raise the need to identify specialty-driven differences in processes of care for heart failure patients, which may explain the observed disparity in clinical outcomes that presently favor cardiologist care.
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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 ».