Impact of STEMI Diagnosis and Catheterization Laboratory Activation Systems on Sex- and Age-Based Differences in Treatment Delay
Notice bibliographique
Résumé
Background Women and the elderly with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) experience longer treatment delays despite prehospital STEMI diagnosis and catheterization laboratory activation systems. It is not known what role specific STEMI referral systems might play in mediating this gap in care. We therefore examined sex- and age-based differences in STEMI treatment delay (TD) in different STEMI activation systems. Methods This observational comparative effectiveness study comprised 3 retrospective STEMI cohorts: a traditional hospital-based activation cohort (Cohort 1), an automated "physician-blind" prehospital activation cohort (Cohort 2), and a prehospital activation with real-time physician oversight cohort (Cohort 3). Outcomes of interest included sex and age group (< or ≥ 75 years) differences in suboptimal (> 90 minutes) first medical contact-to-device time (FMC-to-device) within each cohort, as well as independent predictors of suboptimal FMC-to-device and in-hospital mortality across cohorts. Results Five hundred-sixty STEMI activations were analyzed. In Cohort 1 (n = 179), women and those ≥ 75 were more likely to experience suboptimal FMC-to-device times (78.7% vs 36.4%, P = 0.02 and 85.0% vs 58.3%, < 0.01, respectively). Similar findings were observed in Cohort 3 (n = 109) (53.5% vs 32.9%, 56.5% vs 33.3%, respectively; P = 0.05, for both). In Cohort 2 (n = 272), however, there was no significant age-based difference (30.4% vs 21.7%, P = 0.18), and the gap was numerically lower but still significant for women (32.1% vs 20.1%, P = 0.04). When examining prehospital activation cohorts only, female sex ( P = 0.03), off-hours presentation ( P < 0.01), and physician oversight ( P < 0.01) were independent predictors of longer FMC-to-device times. Age ≥ 75 ( P < 0.01), Killip class ( P < 0.01), and female sex ( P = 0.04) were independently associated with in-hospital mortality. Conclusions Automated "physician-blind" STEMI activation was associated with a reduced TD gap in women and the elderly, suggesting possible systemic bias. Appropriately powered confirmatory studies are required, but incorporating automated diagnosis and catheterization laboratory activation may be a solution to treatment gaps in STEMI care.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».