Geographic variation in the treatment of non-ST-segment myocardial infarction in the English National Health Service: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate geographic variation in guideline-indicated treatments for non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI) in the English National Health Service (NHS). DESIGN: Cohort study using registry data from the Myocardial Ischaemia National Audit Project. SETTING: All Clinical Commissioning Groups (CCGs) (n=211) in the English NHS. PARTICIPANTS: 357 228 patients with NSTEMI between 1 January 2003 and 30 June 2013. MAIN OUTCOME MEASURE: Proportion of eligible NSTEMI who received all eligible guideline-indicated treatments (optimal care) according to the date of guideline publication. RESULTS: The proportion of NSTEMI who received optimal care was low (48 257/357 228; 13.5%) and varied between CCGs (median 12.8%, IQR 0.7-18.1%). The greatest geographic variation was for aldosterone antagonists (16.7%, 0.0-40.0%) and least for use of an ECG (96.7%, 92.5-98.7%). The highest rates of care were for acute aspirin (median 92.8%, IQR 88.6-97.1%), and aspirin (90.1%, 85.1-93.3%) and statins (86.4%, 82.3-91.2%) at hospital discharge. The lowest rates were for smoking cessation advice (median 11.6%, IQR 8.7-16.6%), dietary advice (32.4%, 23.9-41.7%) and the prescription of P2Y12 inhibitors (39.7%, 32.4-46.9%). After adjustment for case mix, nearly all (99.6%) of the variation was due to between-hospital differences (median 64.7%, IQR 57.4-70.0%; between-hospital variance: 1.92, 95% CI 1.51 to 2.44; interclass correlation 0.996, 95% CI 0.976 to 0.999). CONCLUSIONS: Across the English NHS, the optimal use of guideline-indicated treatments for NSTEMI was low. Variation in the use of specific treatments for NSTEMI was mostly explained by between-hospital differences in care. Performance-based commissioning may increase the use of NSTEMI treatments and, therefore, reduce premature cardiovascular deaths. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02436187.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».