Hospital‐Level Variation in Ticagrelor Use in Patients With Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite improved outcomes associated with ticagrelor compared with clopidogrel in acute coronary syndrome (ACS), many studies have demonstrated slow adoption of ticagrelor in the United States because of its increased cost. Less is known about how ticagrelor is adopted when there is no added cost consideration. Our objectives were to determine patterns of use of ticagrelor, hospital-level adoption of ticagrelor use, and factors associated with its use after ACS in a publicly funded health care system. Methods and Results We conducted a population-based cohort study including patients (≥65 years) hospitalized with their first ACS from April 2014 to March 2018 in Ontario, Canada. We determined temporal trends in ticagrelor use and hospital-level adoption of its use post-ACS discharge. Using hierarchical regression models, we identified significant predictors of ticagrelor use. There were 23 962 patients with ACS (mean age 76.3 years, 59.7% men) hospitalized in 156 hospitals. Overall ticagrelor use increased from 32.6% in 2014/2015 to 51.8% in 2017/2018. There was substantial variation in ticagrelor use post-ACS across hospitals, with hospital-specific prescribing rates ranging from 0% to 83.6%. Lower odds of ticagrelor use was associated with advanced age and the presence of comorbidities. Besides patient factors, being admitted to a rurally located hospital more than halved the odds of being prescribed ticagrelor (odds ratio [OR], 0.49; 95% CI, 0.32-0.77). Being managed by a cardiologist during the index ACS hospitalization was associated with higher odds of having a ticagrelor prescription after ACS (OR, 2.80; 95% CI, 2.36-3.33). Conclusions Ticagrelor use rates varied substantially across hospitals and were strongly associated with physician and hospital factors independent of patient characteristics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».