Gender differences in use of invasive diagnostic and therapeutic procedures for acute ischaemic heart disease in Chinese adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate gender differences in the use of diagnostic and therapeutic procedures for acute ischaemic heart disease (IHD) in Chinese adults and assess whether socioeconomic or health system factors contribute to such differences. METHODS: In 2004-2008, the China Kadoorie Biobank recruited 512 726 adults from 10 diverse areas in China. Data for 38 928 first hospitalisations with IHD (2911 acute myocardial infarction (AMI), 9817 angina and 26 200 other IHD) were obtained by electronic linkage to health insurance records until 31 December 2016. Multivariate Poisson regression models were used to estimate women-to-men rate ratios (RRs) of having cardiac enzyme tests, coronary angiography and coronary revascularisation. RESULTS: Among the 38 928 individuals (61% women) with IHD admissions, women were less likely to have AMI (5% vs 12%), but more likely to have angina (26% vs 24%) or other IHD (69% vs 64%). For admissions with AMI, there were no differences in the use of cardiac enzymes between women and men (RR=1.00; 95% CI, 0.97 to 1.03), but women had lower use of coronary angiography (0.80, 0.68 to 0.93) and coronary revascularisation (0.85, 0.74 to 0.99). For angina, the corresponding RRs were: 0.97 (0.94 to 1.00), 0.66 (0.59 to 0.74) and 0.56 (0.47 to 0.67), respectively; while for other IHD, they were 0.97 (0.94 to 1.00), 0.87 (0.76 to 0.99) and 0.61 (0.51 to 0.73), respectively. Adjusting for socioeconomic and health system factors did not significantly alter the women-to-men RRs. CONCLUSIONS: Among Chinese adults hospitalised with acute IHD, women were less likely than men to have coronary angiography and revascularisation, but socioeconomic and health system factors did not contribute to these differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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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 ».