Distribution, management and outcomes of AMI according to principal diagnosis priority during inpatient admission
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, there has been a growing interest in outcomes of patients with acute myocardial infarction (AMI) using large administrative datasets. The present study was designed to compare the characteristics, management strategies and acute outcomes between patients with primary and secondary AMI diagnoses in a national cohort of patients. METHODS: All hospitalisations of adults (≥18 years) with a discharge diagnosis of AMI in the US National Inpatient Sample from January 2004 to September 2015 were included, stratified by primary or secondary AMI. The International Classification of Diseases, ninth revision and Clinical Classification Software codes were used to identify patient comorbidities, procedures and clinical outcomes. RESULTS: A total of 10 864 598 weighted AMI hospitalisations were analysed, of which 7 186 261 (66.1%) were primary AMIs and 3 678 337 (33.9%) were secondary AMI. Patients with primary AMI diagnoses were younger (median 68 vs 74 years, P < .001) and less likely to be female (39.6% vs 48.5%, P < .001). Secondary AMI was associated with lower odds of receipt of coronary angiography (aOR 0.19; 95%CI 0.18-0.19) and percutaneous coronary intervention (0.24; 0.23-0.24). Secondary AMI was associated with increased odds of MACCE (1.73; 1.73-1.74), mortality (1.71; 1.70-1.72), major bleeding (1.64; 1.62-1.65), cardiac complications (1.69; 1.65-1.73) and stroke (1.68; 1.67-1.70) (P < .001 for all). CONCLUSIONS: Secondary AMI diagnoses account for one-third of AMI admissions. Patients with secondary AMI are older, less likely to receive invasive care and have worse outcomes than patients with a primary diagnosis code of AMI. Future studies should consider both primary and secondary AMI diagnoses codes in order to accurately inform clinical decision-making and health planning.
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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 | 0,002 | 0,028 |
| 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 ».