The Intersection of Socioeconomic Differences and Sex in the Management and Outcomes of Acute Myocardial Infarction: A Nationwide Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Patients with lower socioeconomic status (SES) have poorer outcomes following acute myocardial infarction (AMI) than patients with higher SES; however, how sex modifies socioeconomic differences is unclear. Using the United Kingdom (UK) Myocardial Ischaemia National Audit Project (MINAP) registry, alongside Office of National Statistics (ONS) mortality data, we analyzed 736,420 AMI patients between 2005 and 2018, stratified by Index of Multiple Deprivation (IMD) score Quintiles (most affluent [Q1] to most deprived [Q5]). There was no significant difference in probability of in-hospital mortality in our adjusted model according to sex. The probability of 30-day mortality in our adjusted model was similar between men and women throughout Quintiles, ((Q5; Men 7.6%; 95% CI 7.3–7.8% ( P < .001), Women; 7.0%; 95% CI 6.8–7.3%, P < .001)) ((Q1; Men 7.1%; 95% CI 6.8–7.4%, P < .001, Women; 6.9%; 95% CI 6.6–7.1%, P < .001)). The probability of one-year mortality in our adjusted model was higher in men throughout all Quintiles (Q1; Men 15.0%; 95% CI 14.8–15.6%), P < .001, Women; 14.5%; 95% CI 14.2–14.9%, P < .001) (Q5; Men 16.9%; 95% CI 16.5–17.3%, P < .001, Women; 15.5%; 95% CI 15.1–15.9 by %, P < .001). Overall, female sex did not significantly influence the effect of deprivation on AMI processes of care and outcomes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».