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Enregistrement W2768463671 · doi:10.1161/jaha.117.007526

Variations in Use of Optimal Medical Therapy in Patients With Nonobstructive Coronary Artery Disease: A Population‐Based Study

2017· article· en· W2768463671 sur OpenAlexafffundabout
Adam Oxner, Gabby Elbaz‐Greener, Feng Qui, Shannon Masih, Nevena Zivkovic, Sami Alnasser, Asim N. Cheema, Harindra C. Wijeysundera

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioHazard ratioCoronary artery diseaseInternal medicinePopulationAnginaCardiologyUnstable anginaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a paucity of data on the need for optimal medical therapy (OMT) in nonobstructive coronary artery disease . We sought to understand if there was variation in the use of OMT between hospitals for patients with nonobstructive coronary artery disease, the factors associated with such variation, and its clinical consequences. METHODS AND RESULTS: Using a population-level clinical registry in Ontario, Canada, we identified all patients >66 years undergoing coronary angiography for the indication of stable angina, who had nonobstructive coronary artery disease between November 1, 2010, and October 31, 2013. Hierarchical multivariable logistic models were developed to identify the factors associated with OMT use, with median odds ratio used to quantify the degree of variation between hospitals not explained by the modeled risk factors. Clinical outcomes of interest were all-cause mortality and rehospitalization, with follow-up until March 31, 2015. Our cohort consisted of 5413 patients, of whom 2554 (47.2%) were receiving OMT within 1 year. There was a 2-fold variation in OMT across hospitals (30.4%-61.8%). The variation between hospitals was fully explained by preangiography medication use (median odds ratio of 1.21 in the null model and 1.03 in the full model). There was no difference in risk-adjusted mortality (hazard ratio, 0.94; 95% confidence interval, 0.76-1.16); however, patients receiving OMT had a lower risk of all-cause hospital readmission (hazard ratio, 0.89; 95% confidence interval, 0.84-0.95). CONCLUSIONS: There is wide variation in the use of OMT in patients with nonobstructive coronary artery disease, the major driver of which is differences in baseline medication use.

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)0,002
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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