Abstract 12740: Racial and Ethnic Disparities in Mortality in Patients Presenting With STEMI With COVID-19: NACMI Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: COVID-19 infection disproportionally impacts non-Whites with higher morbidity and mortality. However, differences by race and ethnicity in COVID-19 patients with concomitant STEMI have not been previously described. Methods: The North American COVID-19 STEMI (NACMI) registry is a prospective, observational registry enrolling COVID-19 patients with concomitant STEMI from 64 centers in Canada and the United States from March 2020 to December 2021. We compared clinical characteristics, treatment strategies, and in-hospital mortality risks by race/ethnicity. Results: Among 679 STEMI patients with concomitant COVID-19, 54.5% were White, 14.3% Black, 19.4% Hispanic/Latinx, and 11.8% Asian/Indigenous/Other. Blacks had the highest prevalence of current smokers, and Whites had the lowest prevalence of diabetes. The rate of high-risk features including cardiac arrest, cardiogenic shock, and inotropic support was comparable between the groups. Presence of infiltrates and cardiomegaly was higher in Blacks and Hispanic/Latinx; whereas, COVID-19 severity was similar in the groups. Blacks and Hispanic/Latinx and Blacks were more likely to not have coronary angiography performed. Among patients that underwent angiography, Whites and Hispanic/Latinx were more likely to be treated with primary PCI. In-hospital mortality was highest in Hispanic/Latinx (38%) and the Asian/Indigenous/Other group (Table). Conclusions: Despite no difference in high-risk features in patients with COVID-19 and STEMI, there was a significant difference in in-hospital mortality between Whites and non-Whites with highest risk in Hispanic/Latinx and Asian/Indigenous/Other. Further research in needed to explore discrepant outcomes in racial/ethnic minorities in this patient population and the role of discrepant management.
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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 | 0,000 | 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 ».