Ethnic Disparity in Mortality Among Ischemic Heart Disease Patients. A-20 Years Outcome Study From Israel
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-term morbidity and mortality data among ischemic heart disease (IHD) patients of different ethnicities are conflicting. We sought to determine the independent association of ethnicity and all-cause mortality over two decades of follow-up of Israeli patients. Methods: Our study comprised 15,524 patients including 958 (6%) Arab patients who had been previously enrolled in the Bezafibrate Infarction Prevention (BIP) registry between February 1, 1990, and October 31, 1992, and subsequently followed-up for long-term mortality. We compared clinical characteristics and outcomes of Israeli Arabs and Jews. Propensity score matching (PSM) (1:2 ratios) was used for validation. Results: Arab patients were significantly younger (56 ± 7 years vs. 60 ± 7 years; p < 0.001; respectively), and had more cardiovascular disease (CVD) risk factors. Kaplan-Meier survival analysis showed that all-cause mortality was significantly higher among Arab patients (67 vs. 61%; log-rank p < 0.001). Multivariate adjusted analysis showed that mortality risk was 49% greater (HR 1.49; 95% CI: 1.37–1.62; p < 0.001) among Arabs. Conclusions: Arab ethnicity is independently associated with an increased 20-year all-cause mortality among patients with established IHD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».