Income Inequality and Outcomes in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined the relationship between income inequality and heart failure outcomes. BACKGROUND: The income inequality hypothesis postulates that population health is influenced by income distribution within a society, with greater inequality associated with worse outcomes. METHODS: This study analyzed heart failure outcomes in 2 large trials conducted in 54 countries. Countries were divided by tertiles of Gini coefficients (where 0% represented absolute income equality and 100% represented absolute income inequality), and heart failure outcomes were adjusted for standard prognostic variables, country per capita income, education index, hospital bed density, and health worker density. RESULTS: Of the 15,126 patients studied, 5,320 patients lived in Gini coefficient tertile 1 countries (coefficient: <33%), 6,124 patients lived in tertile 2 countries (33% to 41%), and 3,772 patients lived in tertile 3 countries (>41%). Patients in tertile 3 were younger than tertile 1 patients, were more often women, and had less comorbidity and several indicators of less severe heart failure, yet the tertile 3-to-1 hazard ratios (HRs) for the primary composite outcome of cardiovascular death or heart failure hospitalization were 1.57 (95% confidence interval [CI]: 1.38 to 1.79) and 1.48 for all-cause death (95% CI: 1.29 to 1.71) after adjustment for recognized prognostic variables. After additional adjustments were made for per capita income, education index, hospital bed density, and health worker density, these HRs were 1.46 (95% CI: 1.25 to 1.70) and 1.30 (95% CI: 1.10 to 1.53), respectively. CONCLUSIONS: Greater income inequality was associated with worse heart failure outcomes, with an impact similar to those of major comorbidities. Better understanding of the societal and personal bases of these findings may suggest approaches to improve heart failure outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».