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Enregistrement W2616835531 · doi:10.1161/circoutcomes.6.suppl_1.a113

Abstract 113: Regional Variation In The Receipt Of Coronary Revascularization Following Diagnostic Catheterization In British Columbia

2013· article· en· W2616835531 sur OpenAlexaboutno aff
Carmen Ng, Aihua Pu, Lillian Ding, Ruth Zhang, Andrew Kmetic

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac catheterizationRevascularizationConventional PCILogistic regressionCoronary artery diseaseCohortDisease registryInternal medicineConfoundingEmergency medicineCardiologyProportional hazards modelDiseaseMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Differences in the management of coronary artery disease have previously been found to be partly attributable to non-clinical factors, but there have been few studies examining this issue in Canada. Variation in revascularization rates across regions of the province of British Columbia (BC) has been previously observed but not studied. The BC Cardiac Registry allows a unique opportunity to explore the factors that contribute to this variation and the associated clinical outcomes. Methods: All BC residents aged 20 years and older who received a diagnostic catheterization between 2008/09 and 2010/11 in one of five hospitals in the province with a catheterization laboratory were identified from the BC Cardiac Registry, a longitudinal clinical registry of all cardiac procedures performed in the province. Patients were followed to determine hospital level rates of revascularization (PCI or CABG) within 90 days of the diagnostic catheterization. Risk-adjustment was performed with a logistic regression model to determine whether the cathing hospital was an independent predictor of revascularization rates. All cause mortality rates following diagnostic catheterization were calculated and Cox regression was used to determine the effect of the cathing hospital on 1-year mortality. Results: The cohort included 32,585 diagnostic catheterization cases, of which 73.9% (24,076) received revascularization within 90 days. Unadjusted hospital rates ranged from 64.6% (2,730 of 4,224) to 83.8% (5,135 of 6,130). Among cases who received revascularization, the PCI:CABG ratios ranged from 3.1 to 4.7. The logistic regression model measuring the association between cathing hospital and the receipt of revascularization demonstrated significant hospital differences, despite controlling for demographic and clinical risk factors. The OR of receiving revascularization at hospital B compared to hospital A was nearly 3-fold (OR=2.8, 95% CI 2.6 - 3.1). There were also significant hospital differences after risk-adjustment in the receipt of PCI vs. CABG. Hospital C was more likely to treat patients with PCI (OR=1.3, 95% CI 1.2-1.5) compared to hospital A. Exploration of interaction terms found that hospital differences were significant among STEMI patients. The probability of mortality at 1 year following diagnostic catheterization ranged from 0.035 to 0.067 among hospitals, based on Kaplan-Meier estimation. Cox regression modeling revealed that there were significant hospital differences in 1-year mortality after adjusting for patient characteristics. Conclusions: There was substantial regional variation in revascularization practice among hospitals in the province of British Columbia, Canada. Identification of subgroups where variation in practices were significant, such as use of PCI vs. CABG among STEMI patients, offer opportunities for follow-up and quality improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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