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Enregistrement W2917919204 · doi:10.1016/j.cjco.2019.01.006

Utilization and Costs of Noninvasive Cardiac Tests After Acute Coronary Syndromes: Insights From the Alberta COAPT Study

2019· article· en· W2917919204 sur OpenAlexaffabout
Kevin R. Bainey, Daniel Durham, Yinggan Zheng, Cynthia M. Westerhout, Padma Kaul, Robert C. Welsh

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute coronary syndromeEmergency medicineInternal medicineCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 Contemporary Acute Coronary Syndrome Patient Invasive Treatment 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 [AE 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

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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