Utilization of Advanced Cardiovascular Therapies in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Endovascular aortic aneurysm repair (EVAR), left ventricular assist device (LVAD), and transcatheter aortic valve replacement (TAVR) are expensive cardiovascular technologies with potential to benefit large numbers of patients. There are few population-based studies comparing utilization between countries. Our objective was to compare patient characteristics and utilization patterns of EVAR, LVAD, and TAVR in Ontario, Canada, and New York State, United States. Methods and Results: We performed a retrospective cohort study using administrative data to identify all adults who received EVAR, LVAD, or TAVR in Ontario and New York between 2012 and 2015. We compared socio-demographics of EVAR, LVAD, and TAVR recipients in Ontario and New York. We compared standardized utilization rates between jurisdictions for each procedure. We identified 3295 EVAR recipients from Ontario and 6236 from New York (mean age 74.6 versus 74.5 years; P =0.61): 136 LVAD recipients from Ontario and 686 from New York (age, 57.4 versus 57.7 years; P =0.80): 1708 TAVR recipients from Ontario and 4838 from New York (age, 83.1 versus 83.1; P =1.0). A significantly smaller percentage of EVAR and TAVR recipients in Ontario were female compared to New York (EVAR, 15.8% versus 22.1% female; P <0.001; TAVR, 45.9% versus 51.8%; P <0.001), but for LVAD the percentage female was similar (21.3% versus 20.8%; P =0.99). Utilization was significantly higher in New York for all procedures: EVAR (12.8 procedures per-100 000 adults per-year in Ontario, 20.2 in New York; P <0.001); LVAD (0.3 in Ontario versus 1.3 in New York; P <0.001); and TAVR (6.6 in Ontario, 14.3 in New York; P <0.001). Higher utilization of EVAR and TAVR in New York relative to Ontario increased substantially with increasing age. Conclusions: We observed significantly higher utilization of EVAR, LVAD, and TAVR in New York compared to Ontario. Our results highlight important differences in how 2 different countries are using advanced cardiovascular therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».