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Enregistrement W4320709553 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.55843

Association of Sociodemographic Characteristics With 1-Year Hospital Readmission Among Adults Aged 18 to 55 Years With Acute Myocardial Infarction

2023· article· en· W4320709553 sur OpenAlexafffund
Chinenye M. Okafor, Cenjing Zhu, Valeria Raparelli, Terrence E. Murphy, Andrew Arakaki, Gail D’Onofrio, Sui Tsang, Marcella Nunez Smith, Judith H. Lichtman, John A. Spertus, Louise Pilote, Rachel P. Dreyer

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchYale UniversityAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionLogistic regressionDemographyOdds ratioObservational studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Among younger adults, the association between Black race and postdischarge readmission after hospitalization for acute myocardial infarction (AMI) is insufficiently described. Objectives: To examine whether racial differences exist in all-cause 1-year hospital readmission among younger adults hospitalized for AMI and whether that difference retains significance after adjustment for cardiac factors and social determinants of health (SDOHs). Design, Setting, and Participants: The VIRGO (Variation in Recovery: Role of Gender on Outcomes of Young AMI Patients) study was an observational cohort study of younger adults (aged 18-55 years) hospitalized for AMI with a 2:1 female-to-male ratio across 103 US hospitals from January 1, 2008, to December 31, 2012. Data analysis was performed from August 1 to December 31, 2021. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was all-cause readmission, defined as any hospital or observation stay greater than 24 hours within 1 year of discharge, identified through medical record abstraction and clinician adjudication. Logistic regression with sequential adjustment evaluated racial differences and potential moderation by sex and SDOHs. The Blinder-Oaxaca decomposition quantified how much of any racial difference was explained and not explained by covariates. Results: This study included 2822 participants (median [IQR] age, 48 [44-52] years; 1910 [67.7%] female; 2289 [81.1%] White and 533 [18.9%] Black; 868 [30.8%] readmitted). Black individuals had a higher rate of readmission than White individuals (210 [39.4%] vs 658 [28.8%], P < .001), particularly Black women (179 of 425 [42.1%]). After adjustment for sociodemographic characteristics, cardiac factors, and SDOHs, the odds of readmission were 34% higher among Black individuals (odds ratio [OR], 1.34; 95% CI, 1.06-1.68). The association between Black race and 1-year readmission was positively moderated by unemployment (OR, 1.68; 95% CI, 1.09- 2.59; P for interaction = .02) and fewer number of working hours per week (OR, 1.01; 95% CI, 1.00-1.02; P for interaction = .01) but not by sex. Decomposition indicates that 79% of the racial difference in risk of readmission went unexplained by the included covariates. Conclusions and Relevance: In this multicenter study of younger adults hospitalized for AMI, Black individuals were more often readmitted in the year following discharge than White individuals. Although interventions to address SDOHs and employment may help decrease racial differences in 1-year readmission, more study is needed on the 79% of the racial difference not explained by the included covariates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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