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Enregistrement W4388637909 · doi:10.1002/ejhf.3090

Association of Neighbourhood-Level Material Deprivation with Adverse Outcomes and Processes of Care Among Patients with Heart Failure in a Single-Payer Healthcare System: A Population-Based Cohort Study

2023· article· en· W4388637909 sur OpenAlexafffund
David Bobrowski, Andrew Dorovenis, Husam Abdel‐Qadir, Candace D. McNaughton, Rea Alonzo, Jiming Fang, Peter C. Austin, Jacob A. Udell, Cynthia A. Jackevicius, David A. Alter, Clare Atzema, R. Sacha Bhatia, Gillian L. Booth, Andrew C.T. Ha, Sharon Johnston, Irfan A. Dhalla, Moira K. Kapral, Harlan M. Krumholz, Idan Roifman, Harindra C. Wijeysundera, Dennis T. Ko, Karen Tu, Heather J. Ross, Michael J. Schull, Douglas S. Lee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreNorth York General HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMontfort HospitalWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesMinistry of Long-Term CareInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineHazard ratioInterquartile rangeConfidence intervalProportional hazards modelHeart failurePopulationCohort studyInternal medicineDemographyEmergency medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: We studied the association between neighbourhood material deprivation, a metric estimating inability to attain basic material needs, with outcomes and processes of care among incident heart failure patients in a universal healthcare system. METHODS AND RESULTS: In a population-based retrospective study (2007-2019), we examined the association of material deprivation with 1-year all-cause mortality, cause-specific hospitalization, and 90-day processes of care. Using cause-specific hazards regression, we quantified the relative rate of events after multiple covariate adjustment, stratifying by age ≤65 or ≥66 years. Among 395 763 patients (median age 76 [interquartile range 66-84] years, 47% women), there was significant interaction between age and deprivation quintile for mortality/hospitalization outcomes (p ≤ 0.001). Younger residents (age ≤65 years) of the most versus least deprived neighbourhoods had higher hazards of all-cause death (hazard ratio [HR] 1.19, 95% confidence interval [CI] 1.10-1.29]) and cardiovascular hospitalization (HR 1.29 [95% CI 1.19-1.39]). Older individuals (≥66 years) in the most deprived neighbourhoods had significantly higher hazard of death (HR 1.11 [95% CI 1.08-1.14]) and cardiovascular hospitalization (HR 1.13 [95% CI 1.09-1.18]) compared to the least deprived. The magnitude of the association between deprivation and outcomes was amplified in the younger compared to the older age group. More deprived individuals in both age groups had a lower hazard of cardiology visits and advanced cardiac imaging (all p < 0.001), while the most deprived of younger ages were less likely to undergo implantable cardioverter-defibrillator/cardiac resynchronization therapy-pacemaker implantation (p = 0.023), compared to the least deprived. CONCLUSION: Patients with newly-diagnosed heart failure residing in the most deprived neighbourhoods had worse outcomes and reduced access to care than those less deprived.

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)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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