Sex and Race/Ethnicity–Related Disparities in Care and Outcomes After Hospitalization for Coronary Artery Disease Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear to what extent cardiovascular health disparities exist and can be modified among sexes, racial/ethnic groups, and geographic regions in US hospitals. METHODS AND RESULTS: We conducted a cohort study of 49 358 patients aged 65 years and older, admitted to 366 US hospitals from 2003 to 2009 as part of the Get With The Guidelines--Coronary Artery Disease registry linked with Medicare inpatient data. We examined mortality disparities of sex, race/ethnicity, and geographic region with 3-year mortality. The mediator was defined as receiving optimal quality of care. Logistic regression with generalized estimating equations and mediation analysis were used. Compared with men, women were less likely to receive optimal care (odds ratio=0.92; 95% confidence interval: 0.88-0.95; P<0.0001) and more likely to have higher mortality if they received suboptimal care (odds ratio=1.25; 95% confidence interval: 1.00-1.55; P=0.05, P for interaction=0.04). Approximately 69% of the sex disparity may potentially be reduced by providing optimal quality of care to women. Quality of care did not differ across racial/ethnic groups or geographic regions. Blacks were more likely to die than whites (odds ratio=1.33; 95% confidence interval: 1.21-1.46; P<0.0001), and this disparity persisted regardless of the quality of care received. CONCLUSIONS: Women were less likely than men to receive optimal care at discharge. The observed sex disparity in mortality could potentially be reduced by providing equitable and optimal care. In contrast, the higher mortality observed in black patients could not be accounted for by differences in the quality of care measured in this study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».