The contribution of sub-optimal prescription of preoperative antiplatelets and statins to race and ethnicity-related disparities in major limb amputation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background People undergoing revascularization for symptomatic peripheral artery disease (PAD) have a high incidence of major limb amputation in the year following their surgical procedure. The incidence of limb amputation is particularly high in patients from racial and ethnic minority groups. The purpose of our study was to investigate the role of sub-optimal prescription of preoperative antiplatelets and statins in producing disparities in risk of major amputation following revascularization for symptomatic PAD. Methods We used data from adult (≥18 years old) patients in the Vascular Quality Initiative (VQI) registry who underwent a revascularization procedure from 2011-2018. Patients were categorized as non-Hispanic Black, non-Hispanic White, and Hispanic. We estimated the crude probability of a patient being prescribed a preoperative antiplatelet and preoperative statin. We calculated one year risk incidence of amputation by prescription groups and by race/ethnicity. We estimated the amputation risk difference between race/ethnicity groups (the proportion of disparity) that could be eliminated under a hypothetical intervention where a pre-operative antiplatelet and statin was provided to all patients. Results Across 100,579 revascularizations recorded in the Vascular Quality Initiative, a vascular procedure-based registry in the United States and Canada, 1-year risk of amputation was 2.5% (95% CI: 2.4%,2.6%) in White patients, 5.3% (4.9%,5.6%) in Black patients and 5.3% (4.7%,5.9%) in Hispanic patients. Black (57.5%) and Hispanic patients (58.7%) were only slightly less likely than White patients (60.9%) to receive recommended antiplatelet and statin therapy prior to their procedures. However, the effect of antiplatelets and statins was greater in Black and Hispanic patients such that, had all patients received the appropriate guideline recommended medications, the estimated risk difference comparing Black to White patients would have reduced by 8.9% (−2.9%,21.9%) and the risk difference comparing Hispanic to White patients would have been reduced by 17.6% (−0.7%,38.6%). Conclusions Even though guideline-based care appeared evenly distributed by race/ethnicity, increasing access to such care may still decrease health care disparities in major limb amputation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».