Long-term outcomes among stable post-acute myocardial infarction patients living in rural versus urban areas: insights from the prospective, observational TIGRIS registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insights on the differences in clinical outcomes, quality of life (QoL) and health resource utilisation (HRU) with different levels of care available to post-acute myocardial infarction (AMI) populations in rural and urban settings are limited. METHODS: The long-Term rIsk, clinical manaGement, and healthcare Resource utilisation of stable coronary artery dISease (TIGRIS), a prospective, observational registry, enrolled 8452 patients aged ≥50 years 1-3 years post-AMI from June 2013 to November 2014 from 24 countries in Asia Pacific/Australia, Europe, North America and South America. Differences in QoL (measured using the EuroQol Research Foundation instrument) and HRU between patients in rural and urban settings were evaluated in this post hoc analysis. The incidence of clinical endpoints (cardiovascular (CV) death, AMI, unstable angina with urgent revascularisation and stroke; bleeding; and all-cause mortality) was analysed. Data were collected at baseline and every 6 months for 24 months. RESULTS: There were fewer hospitalisations and visits to general practitioners (GPs) and cardiologists in the rural versus urban populations (adjusted event rate ratio (ERR)=0.90 (95% CI, 0.82 to 1.00, p=0.04); ERR=0.84 (95% CI, 0.78 to 0.92, p<0.001); ERR=0.86 (95% CI, 0.81 to 0.92, p<0.001), respectively). No statistically significant differences were observed between rural and urban populations in all-cause death, AMI, unstable angina with urgent revascularisation, CV death, stroke, major bleeding events and health-related QoL. The adjusted incidence rate ratio was 0.92 (95% CI, 0.74 to 1.15) for the composite of CV death, AMI and stroke. CONCLUSIONS: Living in rural areas was associated with fewer GP/cardiologist visits and hospitalisations; no significant differences in clinical outcomes and QoL were observed. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01866904.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».