Impact of Socioeconomic Status and Residence Distance on Infant Heart Disease Outcomes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Socioeconomic status (SES) impacts clinical outcomes associated with severe congenital heart disease (sCHD). We examined the impact of SES and remoteness of residence (RoR) on congenital heart disease (CHD) outcomes in Canada, a jurisdiction with universal health insurance. Methods and Results All infants born in Canada (excluding Quebec) from 2008 to 2018 and hospitalized with CHD requiring intervention in the first year were identified. Neighborhood level SES income quintiles were calculated, and RoR was categorized as residing <100 km, 100 to 299 km, or >300 km from the closest of 7 cardiac surgical programs. In‐hospital mortality at <1 year was the primary outcome, adjusted for preterm birth, low birth weight, and extracardiac pathology. Among 7711 infants, 4485 (58 . 2%) had moderate CHD (mCHD) and 3226 (41.8%) had sCHD. Overall mortality rate was 10.5%, with higher rates in sCHD than mCHD (13.3% versus 8.5%, respectively). More CHD infants were in the lowest compared with the highest SES category (27.1% versus 15.0%, respectively). The distribution of CHD across RoR categories was 52.3%, 21.3%, and 26.4% for <100 km, 100 to 299 km, and >300 km, respectively. Although SES and RoR had no impact on sCHD mortality, infants with mCHD living >300 km had a higher risk of mortality relative to those living <100 km (adjusted odds ratio [aOR], 1.43 [95% CI, 1.11–1.84]). Infants with mCHD within the lowest SES quintile and living farthest away had the highest risk for mortality (aOR, 1.74 [95% CI, 1.08–2.81]). Conclusions In Canada, neither RoR nor SES had an impact on outcomes of infants with sCHD. Greater RoR, however, may contribute to higher risk of mortality among infants with mCHD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».