Variation in regional implantation patterns of cardiac implantable electronic device in Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a substantial geographical variation in the rates of pacemaker (PM), implantable cardioverter defibrillator (ICD), and cardiac resynchronization therapy (CRT) device implantation across European countries. We assessed the extent of regional variation and potential determinants of such variation. METHODS: We conducted a population-based analysis using discharge data for PM/ICD/CRT implantations from all Swiss acute care hospitals during 2013-2016. We derived hospital service areas (HSA) by analyzing patient flows. We calculated age- and sex-standardized rates and quantified variation using the extremal quotient (EQ) and the systemic component of variation (SCV). We estimated the reduction in variance of crude implantation rates across HSAs using multilevel regression models, with incremental adjustment for age and sex, language, socioeconomic factors, population health, diabetes mellitus, and the density of cardiologists on the HSA level. RESULTS: We analyzed implantations of 8129 PM, 1461 ICD, and 1411 CRT from 25 Swiss HSAs. The mean age- and sex-standardized implantation rate was 29 (range 8-57) per 100,000 persons for PM, 5 (1-9) for ICD, and 5 (2-8) for CRT. There was a very high variation in PM (EQ 7.0; SCV 12.6) and ICD (EQ 7.2; SCV 11.3) and a high variation in CRT implantation rates (EQ 3.9; SCV 7.1) across HSAs. Adjustments for age and sex, language, socioeconomic factors, population health, diabetes mellitus, and density of cardiologists explained 94% of the variance in ICD and 87.5% of the variance in CRT implantation rates, but only 36.3% of the variance in PM implantation rates. Women had substantially lower PM/ICD/CRT implantation rates than men. CONCLUSION: Switzerland has a very high regional variation in PM/ICD implantation and a high variation in CRT implantation rates. Women had substantially lower implantation rates than men. A large share of the variation in PM procedure rates remained unexplained which might reflect variations in physicians' preferences and practices.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».