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Enregistrement W2781196962 · doi:10.1111/acem.13371

Sex Differences in Diagnoses, Treatment, and Outcomes for Emergency Department Patients With Chest Pain and Elevated Cardiac Troponin

2017· article· en· W2781196962 sur OpenAlexafffundabout
Karin H. Humphries, May K. Lee, Mona Izadnegahdar, Min Gao, Daniel T. Holmes, Frank Scheuermeyer, Martha Mackay, André Mattman, Eric Grafstein

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEmergency departmentChest painMedical diagnosisTroponinEmergency medicineTroponin IInternal medicineCardiologyMedical emergencyMyocardial infarctionRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While sex differences in the treatment and outcomes of subjects with acute coronary syndromes are well documented, little is known about the impact of cardiac troponin (cTn) levels obtained in the emergency department (ED) on the observed sex differences. We sought to determine whether cTn levels by chest pain features modify sex differences in diagnosis, treatment, and outcomes in patients presenting with chest pain suggestive of ischemia. METHODS: All adults presenting to two hospitals in Vancouver, Canada, between May 2008 and March 2013 with ischemic chest pain and with cTn testing were included in the study. Outcomes were obtained through data linkage with population-based administrative data sets, including Vital Statistics (death), Discharge Abstract Database (hospitalizations), and PharmaNet (medications). Cumulative event rates for the composite major adverse cardiac event (MACE) endpoint (death, myocardial infarction [MI], incident admission for heart failure or for angina requiring diagnostic catheterization or revascularization) were estimated for each sex and cTn level using the Kaplan-Meier method; Cox models were used to estimate hazard ratios and 95% confidence interval (CIs) for 1-year MACE and 7-day catheterization. Logistic models were used to estimate odds ratios (ORs) and 95% CI for 90-day medication use. RESULTS: Over the 5-year study period, 25,539 patients presented to the ED with chest pain of which 7,272 (2,933 females and 4,339 males) met the inclusion criteria. Among patients with chest pain with cardiac features/history and cTn > 99th percentile, females were less likely to be diagnosed with MI (46.4% vs. 57.5%). Females in the cTnI > 99th percentile group had the worst outcomes with a 1-year MACE rate of 22.7% (95% CI = 18.5-27.7) versus 18.8% (95% CI = 16.2-21.6), although this difference was attenuated and not statistically significant after adjustment for baseline differences. Overall, females underwent fewer diagnostic catheterizations than males within 7 days of admission to the ED. Even when cTn was above the 99th percentile and the chest pain was cardiac in nature, 48.4% of females underwent a diagnostic catheterization compared to 64.3% of males (p < 0.001). Within 90 days of discharge, females were less likely to use the evidence-based cardiac medications. The most striking sex differences were noted when cTnI levels were > 99th percentile and when the chest pain was cardiac in nature; males filled 25% more prescriptions for statins than their female counterparts. Adjustment for baseline differences did not attenuate this difference. CONCLUSIONS: Sex differences in diagnosis and treatment after presentation to the ED with chest pain are not explained by differences in chest pain features or levels of cTn. Even when females have cardiac chest pain and cTn levels > 99th percentile, they are less likely to be diagnosed with MI, less likely to undergo diagnostic cardiac catheterization within 7 days, and less likely to use evidence-based cardiac medications, but they have the highest 1-year MACE rate. The higher MACE rate appears to be driven by the higher burden of comorbid conditions.

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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