Neighborhood Socioeconomic Disadvantage and Care After Myocardial Infarction in the National Cardiovascular Data Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients living in disadvantaged neighborhoods are at high risk for adverse outcomes after acute myocardial infarction (MI). Whether residential socioeconomic status (SES) is associated with quality of in-hospital care among patients presenting with MI is unclear. Methods and Results: Multivariable logistic regression was used to examine the relationship between SES, quality of care, and in-hospital cardiovascular outcomes among patients with MI from diverse SES neighborhoods from July 2008 to December 2013, at 586 participating hospitals in the Acute Coronary Treatment and Intervention Outcomes Network Registry–Get With The Guidelines quality improvement program. Patients were categorized according to which SES summary measure group they resided in through linkage with US census block data. Outcomes were in-hospital mortality and major adverse cardiovascular events. Quality of MI care was assessed with the defect-free care measure that delineates the proportion of eligible patients who received all acute and discharge guideline-recommended therapies. Among 390 692 patients, there was a substantially longer median arrival-to-angiography time in lower SES neighborhoods (lowest 8.0 hours, low 5.5 hours, medium 4.8 hours, high 4.5 hours, highest 3.4 hours; P <0.0001), and a higher proportion of ST-segment–elevation myocardial infarction patients treated with fibrinolysis (lowest 23.1%, low 20.2%, medium 18.0%, high 14.2%, highest 5.9%; P <0.0001). However, after adjustment for clinical risk factors, insurance status, and hospital characteristics, socioeconomic disadvantage was not associated with lower rates of guideline-recommended defect-free acute care. Patients presenting from more disadvantaged neighborhoods had a progressively higher independent risk of in-hospital mortality ( P global =0.03) and major bleeding ( P global <0.001), along with lower quality of discharge care. Conclusions: In this national registry of MI, patients living in the most disadvantaged neighborhoods received equitable in-hospital care compared with advantaged neighborhoods. However, they experienced substantial delays in receiving angiography. Furthermore, patients living in disadvantaged neighborhoods remain at higher risk of adverse in-hospital outcomes after MI, including mortality. These observations suggest there are further opportunities for improvement in acute and discharge MI care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».