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Enregistrement W4381599178 · doi:10.1161/jaha.122.029550

Trends in Short‐, Intermediate‐, and Long‐Term Mortality Following Hospitalization for Myocardial Infarction Among Medicare Beneficiaries, 2008 to 2018

2023· article· en· W4381599178 sur OpenAlexaff
Vinay Kini, David J. Magid, Qian Luo, Frederick A. Masoudi, Bernard S. Black, Ali Moghtaderi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCenters for Medicare and Medicaid Services
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionLogistic regressionMortality rateEmergency medicineHospital dischargeInternal medicineAcute careDemographyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Advances in technology and care quality have transformed the care of acute myocardial infarction (AMI), but little is known about trends in mortality rates across separate time periods after hospitalization. Methods and Results We identified all Medicare fee-for-service beneficiaries hospitalized with incident AMI from 2008 to 2018. We calculated unadjusted mortality rates by dividing the number of all-cause deaths by the number of patients with incident AMI for the following time periods: acute (in hospital), post acute (0-30 days after hospital discharge), short term (31 days to 1 year after discharge), intermediate term (1-2 years after discharge), and long term (2-3 years after discharge). Each period was considered separately (ie, patients who died during one period were not counted in subsequent periods). Using logistic regression to account for differences in patient characteristics, we calculated annual risk standardized mortality ratios defined as observed over expected mortality based on 2008 rates. Among 768 084 patients with incident AMI (mean age 81 years, 48% male, 87% White), declines in observed-to-expected mortality ratios were observed for each time period: acute (0.68 [95% CI, 0.66-0.71]), postacute (0.72 [95% CI, 0.71-0.75]), short term (0.77 [95% CI, 0.75-0.78]), intermediate term (0.79 [95% CI, 0.77-0.81]), and long term (0.77 [95% CI, 0.75-0.79]). Declines were observed both for patients with and without ST-segment-elevation AMI. Conclusions For patients with incident AMI, there have been improvements in mortality rates across periods spanning the hospital stay through 3 years after discharge, reflecting advances in AMI care from hospitalization through long-term outpatient follow-up.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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