Indirect impact of the war in Ukraine on primary percutaneous coronary interventions for ST-elevation myocardial infarction in Poland
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Russian invasion of Ukraine in February 2022 resulted in displacement of approximately 12.5 million refugees to adjacent countries, including Poland, which may have strained health care service delivery. OBJECTIVES: Using the ST‑segment elevation myocardial infarction (STEMI) data, we aimed to evaluate whether the Russian invasion of Ukraine has indirectly impacted delivery of acute cardiovascular care in Poland. PATIENTS AND METHODS: We analyzed all adult patients undergoing percutaneous coronary interventions (PCIs) for STEMI across Poland between February 25, 2017 and May 24, 2022. The investigated health care centers were allocated to regions below and over 100 km from the Polish-Ukrainian border. Mixed‑effect generalized linear regression models with random effects per hospital were used to explore the associations between the war in Ukraine and several parameters, and whether these associations differed across the regions below and over 100 km from the border. RESULTS: A total of 90 115 procedures were included in the analysis. The average number of procedures per month was similar to the predicted volume for centers over 100 km from the border, while it was higher than expected (by an estimated median of 15 [interquartile range, 11-19]) for the region below 100 km from the border. There was no difference in adjusted fatality rate or quality of care outcomes for pre- and during‑war time in both regions, with no evidence of a difference‑in‑difference across the regions. CONCLUSIONS: Following the Russian invasion of Ukraine, there was only a modest and temporary increase in the number of primary PCIs, predominantly in the centers situated within 100 km of the Polish-Ukrainian border, although no significant impact on in‑hospital fatality rate was found.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».