Sex-based analysis of NSTEMI processes of care and outcomes by hospital: a nationwide cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contemporary studies demonstrate that non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) processes of care vary according to sex. Little is known regarding variation in practice between geographical areas and centres. METHODS: We identified 305 014 NSTEMI admissions in the United Kingdom (UK) Myocardial Ischaemia National Audit Project (MINAP), 2010-17, including female sex (110 209). Hierarchical, multivariate logistic regression models were fitted, assessing for differences in primary outcomes according to sex. Risk-standardized mortality rates (RSMR) were calculated for individual hospitals to illustrate the correlation with variables of interest. 'Heat maps' were plotted to show regional and sex-based variation in the opportunity-based quality indicator score (surrogate for optimal processes of care). RESULTS: Women presented older (77 years vs. 69 years, P < 0.001) and were more often Caucasian (93% vs. 91%, P < 0.001). Women were less frequently managed with an invasive coronary angiogram (58% vs. 75%, P < 0.001) or percutaneous coronary intervention (35% vs. 49%, P < 0.001). In our hospital-clustered analysis, we show a positive correlation between the RSMR and the increasing proportion of women treated for NSTEMI (R2 = 0.17, P < 0.001). There was a clear negative correlation between the proportion of women who had an optimum OBQI score during their admission and RSMR (R2 = 0.22, P < 0.001), with a weaker correlation in men (R2 = 0.08, P < 0.001). Heat maps according to the Clinical Commissioning Group (CCG) demonstrate significant regional variation in the OBQI score, with women receiving poorer quality care throughout the UK. CONCLUSION: There was a significant variation in the management of patients with NSTEMI according to sex, with widespread geographical variation. Structural changes are required to enable improved care for women.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».