God vård på lika villkor vid hjärtinfarkt i dagens Sverige. Geografiska skillnader i dödlighet utan betyd
Notice bibliographique
Résumé
It is a known fact that the 1990s brought a decrease in mortality after myocardial infarction in Sweden but that differences in mortality rates following myocardial infarction still remain between the Swedish counties. Unresolved, however, are questions as to what these inter-county differences mean for the individual patient and what role hospital care plays in this context. We analysed all patients aged 64-85 years who were hospitalised following diagnosis of myocardial infarction in Sweden during the period 1993-1996. To gain an understanding of the relevance of geographical differences in mortality after myocardial infarction for the individual patient we applied multi-level regression analysis and calculated county and hospital median odds ratios (MORs) in relation to 28-day mortality. For hospitalised patients with myocardial infarction, being cared for in another hospital with higher mortality would increase the risk of dying by 9% (MOR=1.09) in men and 12% in women. If these patients moved to another county with higher mortality the risk would increase by 7% and 3%, respectively. The small geographical differences in 28-day mortality after myocardial infarction found in Sweden suggest a high degree of equality across the country; however, further improvement could be achieved in hospital care, especially for women - an issue that deserves further analysis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,020 |
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 ».