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Enregistrement W2981769659 · doi:10.1093/eurheartj/ehz745.0382

P3518Men with heart failure have higher readmission rates: a closer review of sex and gender based analyses

2019· review· en· W2981769659 sur OpenAlexaffabout
Amy Hoang‐Kim, Camilla Parpia, Cassandra Freitas, Peter C. Austin, Heather J. Ross, Harindra C. Wijeysundera, Karen Tu, Susanna Mak, Michael E. Farkouh, Michael J. Schull, Paula A. Rochon, Robín Masón, D S Lee

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistMEDLINECohort studyFamily medicineInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There has been increased attention on reducing hospital readmission rates. However, little is known about any difference in readmission rates in heart failure by sex, although evidence exists demonstrating differences in the etiology of heart failure. As a result, strategies to optimize readmission reduction programs and care strategies for women and men remain unclear. Purpose (1) To identify studies examining readmission rates according to sex, and (2) to provide a qualitative overview of possible considerations for the impact of sex or gender. Methods A scoping protocol was developed using the Arksey and O'Malley framework and the Joanna Briggs Institute methodology. Our search strategy was reviewed according to the peer-review of electronic search strategy (PRESS) checklist. Full text articles published between 2002 and 2017 and drawn from multiple databases (i.e. MEDLINE, EMBASE), grey literature (i.e. National Technical Information, Duck Duck Go), and experts were consulted for additional articles. Screening criteria were established a priori. Once an acceptable inter-rater agreement was established at 80% by two independent reviewers, articles were screened for potential eligibility. A descriptive analytical method was employed to chart primary research articles. Articles were considered relevant if the cohort consisted of adult heart failure patients who were readmitted after an index hospitalization and a sex/gender-based analysis was performed. Results The literature search yielded 5887 articles, of which 746 underwent full text assessment for eligibility. Of 164 eligible articles, 34 studies addressed the primary outcome, 103 studies considered sex differences as a secondary outcome and 25 studies included disaggregated data for sex but no subsequent interaction was reported. Good inter-rater agreement was reached: 83% for title and abstract screening; 88% for full text review; kappa: 0.69 (95% CI: 0.526–0.851). Twelve of 34 studies included for the primary outcome reported higher readmission rates for men compared to five studies reporting higher readmission rates for women. However, there were differential readmission rates that were dependent on duration of follow-up. Women were more likely to experience higher readmission rates than men when time to event was less than one year. Readmission rates for men were higher when follow-up was longer than one year. Conclusion Sex differences in readmission rates were dependent on follow up time. Most studies used composite outcomes and had short times to event, which may mask underlying effects of sex on readmission. Acknowledgement/Funding Ontario SPOR Support Unit

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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