Acute coronary syndrome patients admitted to a cardiology vs non-cardiology service: variations in treatment & outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Specialized cardiology services have contributed to reduced mortality in acute coronary syndromes (ACS). We sought to evaluate the outcomes of ACS patients admitted to non-cardiology services in Southern Alberta. METHODS: Retrospective chart review performed on all troponin-positive patients in the Calgary Health Region identified those diagnosed with ACS by their attending team. Patients admitted to non-cardiology and cardiology services were compared, using linked data from the Alberta Provincial Project for Outcomes Assessment in Coronary Heart Disease (APPROACH) registry and the Strategic Clinical Network for Cardiovascular Health and Stroke. RESULTS: From January 1, 2007 to December 31, 2008, 2105 ACS patients were identified, with 1636 (77.7%) admitted to cardiology and 469 (22.3%) to non-cardiology services. Patients admitted to non-cardiology services were older, had more comorbidities, and rarely received cardiology consultation (5.1%). Cardiac catheterization was underutilized (5.1% vs 86.4% in cardiology patients (p < 0.0001)), as was evidence-based pharmacotherapy (p < 0.0001). Following adjustment for baseline comorbidities, 30-day through 4-year mortality was significantly higher on non-cardiology vs. cardiology services (49.1% vs. 11.0% respectively at 4-years, p < 0.0001). CONCLUSION: In a large ACS population in the Calgary Health Region, 25% were admitted to non-cardiology services. These patients had worse outcomes, despite adjustment for baseline risk factor differences. Although many patients were appropriately admitted to non-cardiology services, the low use of investigations and secondary prevention medications may contribute to poorer patient outcome. Further research is required to identify process of care strategies to improve outcomes and lessen the burden of illness for patients and the health care system.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».