Impact of the admitting ward on care quality and outcomes in non-ST-segment elevation myocardial infarction: insights from a national registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Little is known about the association between the type of admission ward and quality of care and outcomes for non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI). METHODS AND RESULTS: We analysed data from 337 155 NSTEMI admissions between 2010 and 2017 in the UK Myocardial Ischaemia National Audit Project (MINAP) database. The cohort was dichotomised according to receipt of care either on a medical (n = 142,876) or cardiac ward, inclusive of acute cardiac wards and cardiac care unit (n = 194,279) on admission to hospital. Patients admitted to a cardiac ward were younger (median age 70 y vs. 75 y, P < 0.001), and less likely to be female (33% vs. 40%, P < 0.001). Independent factors associated with admission to a cardiac ward included ischaemic ECG changes (OR: 1.20, 95% CI: 1.18-1.23) and prior percutaneous coronary intervention (PCI) (OR: 1.19, 95% CI: 1.16-1.22). Patients admitted to a cardiac ward were more likely to receive optimal pharmacotherapy with statin (85% vs. 81%, P < 0.001) and dual antiplatelet therapy (DAPT) (91% vs. 88%, P < 0.001) on discharge, undergo invasive coronary angiography (78% vs. 59%, P < 0.001), and receive revascularisation in the form of PCI (52% vs. 36%, P < 0.001). Following multivariable logistic regression, the odds of inhospital all-cause mortality (OR: 0.75, 95% CI: 0.70-0.81) and major adverse cardiovascular events (MACE) (OR: 0.84, 95% CI: 0.78-0.91) were lower in patients admitted to a cardiac ward. CONCLUSION: Patients with NSTEMI admitted to a cardiac ward on admission were more likely to receive guideline directed management and had better clinical outcomes.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».