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Enregistrement W3024539308 · doi:10.1161/hcq.13.suppl_1.334

Abstract 334: Impact of Sex, Gender and Healthcare System on the Quality of Care in Young Adults With Acute Myocardial Infarction

2020· article· en· W3024539308 sur OpenAlexaffabout
Valeria Raparelli, Louise Pilote, Hassan Behlouli, Dziura James, Héctor Bueno, Gail D’Onofrio, Harlan M. Krumholz, Rachel P. Dreyer

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionLogistic regressionHealth careDemographyQuality (philosophy)Ordered logitGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The quality of care among young adults with acute myocardial infarction (AMI) may be related to biological (sex) or psycho-socio-cultural (gender) determinants or healthcare system-level factors. Objectives: To examine whether sex, gender, and the type of healthcare system influence the quality of AMI care among young adults. Methods: A total of 4,564 AMI young adults (<55 years) (59% women, 47 years, 66% US) were analyzed from the VIRGO and GENESIS-PRAXY studies consisting of single-payer (Canada, Spain) versus multipayer (US) systems. For each patient treated in each system, we calculated a quality of care score (QCS) for pre-AMI (1-year pre-admission), in-hospital, and post-AMI (1-year post-discharge) phases of care (the number of quality indicators received divided by the total number [range=0-100%], with higher scores indicating better quality). The standard quality of care indicators were selected on the basis of being the standard of care to which young adults with AMI should have access to, based on European and North American Guidelines. Ordinal logistic or linear regression models and 2-way interactions between sex, gender and healthcare system were tested. Results: Women in the multipayer system had the highest risk factor burden. Across the phases of care for AMI, 20% of quality indicators were missed in both sexes. High stress, earner status, and social support were associated with a higher QCS in the pre-AMI phase, whereas only employment and earner status were associated with QCS in all other phases. In the pre-AMI phase, women had higher QCS than men, mainly in the single-payer system (adjusted-OR=1.85, 95%CI 1.46,2.35 vs. 1.07, 95%CI 0.84,1.36, P-interaction=0.002). Regardless of sex, only employment status had a greater effect in the multipayer system (adjusted-OR=0.59, 95%CI 0.44,0.78 vs 1.13, 95%CI 0.89,1.44, P-interaction<0.001). In the in-hospital phase, women had a lower QCS than men, especially in the multipayer system (adjusted-mean-difference: -2.48, 95%CI-3.87,-1.08). Employment was associated with a higher QCS (2.0, 95%CI 0.9-3.17, P interaction >0.05). Finally, in the post-AMI phase, men and women had a lower QCS, predominantly in the multipayer system. However, primary earners had higher QCS regardless of the healthcare system. Conclusion: Sex, gender, and the healthcare system affected the quality of care after AMI. Women had a poorer in-hospital than men and young adults had suboptimal post-discharge care. Being unemployed lowered the quality of care, more so in the multipayer healthcare system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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