Utilization and Costs of Noninvasive Cardiac Tests After Acute Coronary Syndromes: Insights From the Alberta COAPT Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Although appropriate noninvasive cardiac tests (NICTs) after an acute coronary syndrome (ACS) provide useful prognostic information, inappropriate use leads to inefficient expenditure of existing healthcare resources. By using the Alberta Co ntemporary A cute Coronary Syndrome P atient Invasive T reatment Strategies (COAPT) Registry, we evaluated the use and costs of NICTs among patients discharged within 1 year after ACS. Methods All patients discharged from the hospital with a primary diagnosis of ACS in Alberta between 2004/2005 and 2015/2016 were included. Frequency of NICTs (stress tests [± imaging] and nonstress imaging tests) was determined from linked provincial databases. Costs were obtained from the Alberta Health Care Insurance Plan Medical Procedure List. Results Of 55,516 patients with ACS, 30,760 had at least 1 NICT (55.4%), with 13,505 (24.3%) having > 1 NICT performed within 1 year. Temporal trends of NICT increased over time (stress tests: P trend < 0.001; nonstress imaging tests: P trend < 0.001). NICT most commonly occurred within the first 4 months after hospital discharge (stress tests at 2 months; nonstress imaging tests at 3-4 months). In 2015/2016, the total estimated costs of NICT were $1.35M, a 22.4% increase from 2004/2005 (1.10M) ( P < 0.001), whereas a decrease in incidence of ACS over the same time period was noted ( P = 0.008). Conclusions Rates of NICT 1 year after ACS are high and increasing over time. Estimated costs of NICT appear to be escalating out of proportion to the ACS growth. Further investigation is warranted because it is speculative whether the increase in NICT and costs results in clinical benefit after ACS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».