The Family Income Ratio of Barcelona and its impact on treatment delays and one-year mortality in 3173 cases of STEMI treated at the Codi IAM network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction STEMI networks have spread reperfusion and have decreased treatment delays.Increased treatment times have a negative impact on mortality after STEMI.The Family Income Ratio of Barcelona (FIRB) is an indicator that combines economic and socio-cultural welfare that is annually documented at the different Barcelona's neighborhoods by the Barcelona Public Health Office. Purpose To evaluate if FIRB has a prognostic impact on STEMI treatment times and mortality on patients of Barcelona city treated in the Codi IAM Network with primary PCI. Methods Analysis of all data from “Codi IAM Network” from STEMI treatment in Barcelona city from 2010 to 2016 -including treatment delays, clinical risk factors and 1-year all-cause mortality- and corresponding FIRB for each patient and episode.FIRB is divided into tertiles.Multilevel analysis is performed to obtain factors associated to EKG-opening artery time and cox-regression on 1-year all-cause mortality. Results 3173 cases of STEMI were included with a mean age of 65±13, 25% women,21% diabetes mellitus and 42% hypertension.Characteristics of population, treatment and mortality per FIRB tertile is shown in Table 1.Multilevel analysis showed that age,diabetes mellitus,heart failure at admission,FIRB and who performed first care were associated to EKG-Opening Artery Time (all p<0.003).However,only age,heart failure at admission,who performed first care and EKG-opening artery time>120min were significantly associated to 1-year all-cause mortality (p<0.005) but not FIRB. Conclusions Patients at the lower FIRB treated for STEMI in Barcelona showed younger age,worse cardiovascular profile and longer treatment delays.Longer EKG-open artery time was associated to diabetes mellitus, heart failure, first assistance care and lower FIRB.One-year all-cause mortality was not associated to FIRB. Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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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) | 0,000 | 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 ».