Association of admitting physician specialty and care quality and outcomes in non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI): insights from a national registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Little is known about the association between admitting physician specialty and care quality and outcomes for non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI). METHODS AND RESULTS: We identified 288 420 patients hospitalized with NSTEMI between 2010 and 2017 in the UK Myocardial Infarction National Audit Project database. The cohort was dichotomized according to care under a non-cardiologist (n = 146 722) and care under a cardiologist (n = 141 698) within the first 24 h of admission to hospital. Patients admitted under a cardiologist were significantly younger (70 vs. 75 years, P < 0.001), and less likely to be female (32% vs. 39%, P < 0.001). Independent factors associated with admission under a cardiologist included prior history of percutaneous coronary intervention (PCI) [odds ratio (OR) 1.04, 95% confidence interval (CI) 1.01-1.07; P = 0.04], hypercholesterolaemia (OR 1.17, 95% CI 1.15-1.20; P < 0.001), hypertension (OR 1.03, 95% CI 1.01-1.04; P = 0.01), and admission to an interventional centre (OR 3.90, 95% CI 3.79-4.00; P < 0.001). Patients admitted under cardiology were more likely to receive optimal pharmacotherapy, undergo invasive coronary angiography (79% vs. 60%, P < 0.001), and receive revascularization in the form of PCI (52% vs. 36%, P < 0.001). Following propensity score matching, odds of in-hospital all-cause mortality (OR 0.81, 95% CI 0.79-0.85; P < 0.001), re-infarction (OR 0.78, 95% CI 0.66-0.91; P = 0.001), and major adverse cardiovascular events (OR 0.81, 95% CI 0.78-0.84; P < 0.001) were lower in patients admitted under a cardiologist. CONCLUSION: Patients with NSTEMI admitted under a cardiologist within 24 h of hospital admission were more likely to receive guideline-directed management and had better clinical outcomes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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