Presentation, care, and outcomes of patients with NSTEMI according to World Bank country income classification: the ACVC-EAPCI EORP NSTEMI Registry of the European Society of Cardiology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of NSTEMI burden resides outside high-income countries (HICs). We describe presentation, care, and outcomes of NSTEMI by country income classification. METHODS AND RESULTS: Prospective cohort study including 2947 patients with NSTEMI from 287 centres in 59 countries, stratified by World Bank country income classification. Quality of care was evaluated based on 12 guideline-recommended care interventions. The all-or-none scoring composite performance measure was used to define receipt of optimal care. Outcomes included in-hospital acute heart failure, stroke/transient ischaemic attack, and death, and 30-day mortality. Patients admitted with NSTEMI in low to lower-middle-income countries (LLMICs), compared with patients in HICs, were younger, more commonly diabetic, and current smokers, but with a lower burden of other comorbidities, and 76.7% met very high risk criteria for an immediate invasive strategy. Invasive coronary angiography use increased with ascending income classification (LLMICs, 79.2%; upper middle income countries [UMICs], 83.7%; HICs, 91.0%), but overall care quality did not (≥80% of eligible interventions achieved: LLMICS, 64.8%; UMICs 69.6%; HICs 55.1%). Rates of acute heart failure (LLMICS, 21.3%; UMICs, 12.1%; HICs, 6.8%; P < 0.001), stroke/transient ischaemic attack (LLMICS: 2.5%; UMICs: 1.5%; HICs: 0.9%; P = 0.04), in-hospital mortality (LLMICS, 3.6%; UMICs: 2.8%; HICs: 1.0%; P < 0.001) and 30-day mortality (LLMICs, 4.9%; UMICs, 3.9%; HICs, 1.5%; P < 0.001) exhibited an inverse economic gradient. CONCLUSION: Patients with NSTEMI in LLMICs present with fewer comorbidities but a more advanced stage of acute disease, and have worse outcomes compared with HICs. A cardiovascular health narrative is needed to address this inequity across economic boundaries.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle