Centre-Specific Variation in Atrial Fibrillation Ablation-Treatment Rates in a Universal Single-Payer Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disparities in atrial fibrillation ablation rates have been studied previously, with a focus on either patient characteristics or systems factors, rather than geographic factors. The impact of electrophysiology (EP) centre practice patterns on ablation rates has not been well studied. Methods: This population-based cohort study used linked administrative datasets covering physician billing codes, hospitalizations, prescriptions, and census data. The study population consisted of patients who visited an emergency department with a new diagnosis of atrial fibrillation, in the period 2007-2016, in Ontario, Canada. Patient characteristics, including age, sex, medical history, comorbidities, socioeconomic factors, closest EP centre within 20 km, and distance to the nearest centre, were used as predictors in multivariable logistic regression models to assess the relationship between living in a location around specific EP centres and ablation rates. Results: ) score, lived closer to EP centres, and had fewer comorbidities than those who did not receive ablation treatment. Wide variation occurred in ablation rates, with adjacent census divisions having ablation rates up to 2.6 times higher. Multivariate regression revealed significant differences in ablation rates for patients who lived in a location around certain EP centres. The odds ratios for living in a location closest to specific centres ranged from 0.78 (95% confidence interval: 0.68-0.89) to 1.60 (95% confidence interval:1.34-1.90). Conclusions: Living near specific EP centres may significantly affect a patient's likelihood of receiving ablation treatment, regardless of factors such as age, gender, socioeconomic status, prior medical history, and distance to EP centres.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».