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Enregistrement W2612228006 · doi:10.1161/01.str.32.suppl_1.322-c

The effect of socioeconomic status on access to care and mortality following stroke

2001· article· en· W2612228006 sur OpenAlexaboutno aff
Moira K. Kapral, Hua Wang, Muhammad Mamdani, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueStroke · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusHazard ratioStroke (engine)DemographyCarotid endarterectomyPsychological interventionHousehold incomeMultivariate analysisMortality rateConfidence intervalInternal medicinePopulationEnvironmental healthStenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

36 Background: Socioeconomic status has been associated with increased mortality from ischemic heart disease as well as decreased access to interventions such as coronary angiography, even in countries with universal health care. We undertook a study to determine whether a similar association between socioeconomic status and mortality exists in the setting of stroke. Methods: We linked hospital discharge abstracts and vital-status data for all patients with acute stroke who were admitted to hospitals in Ontario between April 1994 and March 1997. Socioeconomic status for each patient was imputed based on their median neighborhood income as documented in Canada’s 1996 census. We determined the risk of death at thirty days and one year based on neighborhood income. Secondary analyses compared use of medications and carotid endarterectomy by income level. We used multivariate analyses to adjust for age, sex, stroke type, comorbid conditions and hospital and physician characteristics. Results: Overall, 39,545 patients were admitted with stroke during the study time frame. The crude 30-day and 1-year mortality rates were 19% and 33%, respectively. Thirty-day mortality was higher in those in the lowest income quintile than in the highest quintile (20% vs. 17%, P=0.002), with an adjusted hazard ratio of 1.1. One-year mortality was also higher in the lowest compared to the highest income quintile (34% vs. 31%, P=0.001), with an adjusted hazard ratio of 1.1. Each $10,000 increase in median neighborhood income was associated with a 9% reduction in the risk of death at 30 days (adjusted hazard ratio 0.91) and a 5% reduction in the risk of death at one year (adjusted hazard ratio 0.95). There were no differences in the use of medications (aspirin, ticlopidine, warfarin) or carotid endarterectomy based on socioeconomic status. However, waiting times for carotid surgery were significantly longer in the lowest income quintile compared to the highest (90 days vs. 60 days, P=0.001). Conclusion: Socioeconomic status affects mortality following stroke, even in a province with universal health care. The exact reasons for this effect on survival remain topics for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
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