Factors associated with the use of evidence-based therapies after discharge among elderly patients with myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In an accompanying article, we report moderate between-hospital variation in the postdischarge use of beta-blockers, angiotensin-modifying drugs and statins by elderly patients who had been admitted to hospital with acute myocardial infarction. Our objective was to identify the characteristics of patients, physicians, hospitals and communities associated with differences in the use of these medications after discharge. METHODS: For this retrospective, population-based cohort study, we used linked administrative databases. We examined data for all patients aged 65 years or older who were discharged from hospital in 2005/06 with a diagnosis of myocardial infarction. We determined the effect of patient, physician, hospital and community characteristics on the rate of postdischarge medication use. RESULTS: Increasing patient age was associated with lower postdischarge use of medications. The odds ratios (ORs) for a 1-year increase in age were 0.98 (95% confidence interval [CI] 0.97-0.99) for beta-blockers, 0.97 (95% CI 0.97-0.98) for angiotensin-converting-enzyme inhibitors and angiotensin-receptor blockers and 0.94 (95% CI 0.93-0.95) for statins. Having a general or family practitioner, a general internist or a physician of another specialty as the attending physician, relative to having a cardiologist, was associated with lower postdischarge use of beta-blockers, angiotensin-modifying agents and statins (ORs ranging from 0.46 to 0.82). Having an attending physician with 29 or more years experience, relative to having a physician who had graduated within the past 15 years, was associated with lower use of beta-blockers (OR 0.71, 95% CI 0.60-0.84) and statins (OR 0.81, 95% CI 0.67-0.97). INTERPRETATION: Patients who received care from noncardiologists and physicians with at least 29 years of experience had substantially lower use of evidence-based drug therapies after discharge. Dissemination strategies should be devised to improve the prescribing of evidence-based medications by these physicians.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».