Abstract 16309: Impact of the Pandemic on AMI Hospitalizations and Outcomes: A Comprehensive Medicare Fee-for-Service Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Studies suggest hospitalizations for acute myocardial infarction (AMI) declined early in the COVID-19 pandemic, but national patterns during the entire pandemic are not well characterized. This study aims to characterize the changes in AMI hospitalizations and 30-day mortality rates among Medicare Fee-For-Service (FFS) beneficiaries during the pandemic. Methods: We used Medicare FFS Part A data from March 2014 to November 2021 consisting of people aged ≥65 years. The dataset was divided by quarters each representing the four seasons, March 2014 to February 2020 defined as the prepandemic phase, March 2020 to May 2020 defined as the early pandemic phase, and June 2020 to August 2021 as the late pandemic phase. Patients with a principal discharge diagnosis of AMI were identified using ICD-9 and 10 codes. The number of AMI hospitalizations and crude 30-day mortality was calculated for each quarter. Results: Before the pandemic, number of AMI hospitalizations in the US were gradually declining from 48,258 per quarter in Q2 2017 to 42,639 in Q2 2019 (12 % decrease compared with 2017) with regular seasonal increases during the winter months (Q1). Thereafter, a sharp decline to 29,446 in Q2 2020 (31% decrease compared with 2019) was observed followed by a return to 34,105 in Q2 2021 (20% decrease compared with 2019). The crude 30-day mortality rate was 12.3% in the 12 months before the pandemic but increased to 13.3% in Q2 2020 during the early pandemic and remained the same at 13.3% after Q3 2020. Conclusions: In the US Medicare fee-for-service population, the number of AMI hospitalizations was in a steady decline before the pandemic, but dramatically declined during the first 3 months of the pandemic. In contrast, the crude 30-day mortality increased during the pandemic. Why these changes occurred remains a source of continuing investigation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».