Sex and Medium-term Outcomes of ST-Segment Elevation Myocardial Infarction in Kerala, India: A Propensity Score–Matched Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundSex-based differences have been found in outcomes following ST-segment myocardial infarction (STEMI). Studies assessing sex-based differences in STEMI among Indian patients have reported conflicting results.MethodsA prospective multicenter registry of consecutive patients with STEMI who presented to percutaneous coronary intervention (PCI)–capable hospitals in the Indian state of Kerala between June 2013 and March 2017 was used to assess 1-year outcomes. The primary endpoint was a composite of major adverse cardiac events (MACE), including death, stroke, nonfatal myocardial infarction, and rehospitalization for heart failure. Outcomes of 2 sex-based propensity score–matched groups were compared.ResultsWe included 3194 patients (19.4% women). Women presenting with STEMI were older, had more traditional cardiovascular risk factors, and were more likely to be classified as living in poverty. After propensity-score matching, women experienced greater incidence of MACE (20.9% vs 14.3%, P < 0.01), primarily driven by increased 1-year mortality (14.3% vs 8.6%, P < 0.01). Women were more likely to experience prehospital delays, compared with men. Although reperfusion rates were similar between the groups, men were more likely than women to undergo reperfusion within the first 12 hours of chest pain onset. Among patients undergoing primary PCI, women were more likely to have delayed PCI than were men (80.2% vs 72.9%, P = 0.03). Procedural characteristics were similar between groups.ConclusionsWomen in this cohort experienced higher incidence of MACE at 1 year, compared to men, primarily owing to increased mortality. Timeliness of reperfusion appears to be the primary factor impacting differences in outcomes between the 2 groups and may represent an attractive target for quality-improvement initiatives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».