Variations in Use of Optimal Medical Therapy in Patients With Nonobstructive Coronary Artery Disease: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».