A Comprehensive Secondary Prevention Benchmark (2PBM) Score Identifying Differences in Secondary Prevention Care in Patients After Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to quantify secondary prevention care by creating a secondary prevention benchmark (2PBM) score for patients undergoing ambulatory cardiac rehabilitation (CR) after acute coronary syndrome (ACS). METHODS: In this observational cohort study, 472 consecutive ACS patients who completed the ambulatory CR program between 2017 and 2019 were included. Benchmarks for secondary prevention medication and clinical and lifestyle targets were predefined and combined in the comprehensive 2PBM score with maximum 10 points. The association of patient characteristics and achievement rates of components and the 2PBM were assessed using multivariable logistic regression analysis. RESULTS: Patients were on average 62 ± 11 yr of age and predominantly male (n = 406; 86%). The types of ACS were ST-elevation myocardial infarction (STEMI) in 241 patients (51%) and non-ST-elevation myocardial infarction in 216 patients (46%). Achievement rates for components of the 2PBM were 71% for medication, 35% for clinical benchmark, and 61% for lifestyle benchmark. Achievement of medication benchmark was associated with younger age (OR = 0.979: 95% CI, 0.959-0.996, P = .021), STEMI (OR = 2.05: 95% CI, 1.35-3.12, P = .001), and clinical benchmark (OR = 1.80: 95% CI, 1.15-2.88, P = .011). Overall ≥8 of 10 points were reached by 77% and complete 2PBM by 16%, which was independently associated with STEMI (OR = 1.79: 95% CI, 1.06-3.08, P = .032). CONCLUSIONS: Benchmarking with 2PBM identifies gaps and achievements in secondary prevention care. ST-elevation myocardial infarction was associated with the highest 2PBM scores, suggesting best secondary prevention care in patients after ST-elevation myocardial infarction.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».