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Enregistrement W3196522926 · doi:10.1377/hlthaff.2021.00108

Myocardial Infarction Care Among The Elderly: Declining Treatment With Increasing Age In Two Countries

2021· article· en· W3196522926 sur OpenAlexaff
John Hsu, Tor Iversen, Mary Price, Tron Anders Moger, Delaney Tevis, Terje P. Hagen, William H. Dow

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingPeder Sather Center for Advanced StudyCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignUniversity of Southern California
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionPsychological interventionPer capitaEquity (law)Emergency medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elderly account for the majority of medical spending in many countries, raising concerns about potentially unnecessary spending, especially during the final months of life. Using a well-defined starting point (hospitalization for an initial acute myocardial infarction) with evidence-based postevent treatments, we examined age trends in treatments in the US and Norway, two countries with high levels of per capita medical spending. After accounting for comorbidities, we found marked decreases within both countries in the use of invasive treatments with age (for example, less use of percutaneous coronary interventions and surgery) and the use of relatively inexpensive medications (for example, less use of anticholesterol [statin] drugs for which generic versions are widely available). The treatment decreases with age were larger in Norway compared with those in the US. The less frequent treatment of the oldest of the old, without even use of basic medications, suggests potential age-related bias and a disconnect with the evidence on treatment value. Hospital organization and payment in both countries should incentivize greater equity in treatment use across ages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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