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Enregistrement W4406756747 · doi:10.1016/j.cjco.2025.01.016

Equity Gaps in the Diagnosis and Treatment of Occlusion Myocardial Infarction

2025· article· en· W4406756747 sur OpenAlexafffund
Varunaavee Sivashanmugathas, Mazen El-Baba, Marcella K. Jones, Alexander Kiss, H. Pendell Meyers, Stephen W. Smith, Lucas B. Chartier, Jesse McLaren

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Health NetworkBaxter International
Mots-clésCardiologyOcclusionMyocardial infarctionEquity (law)MedicineInternal medicineInfarctionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with occlusion myocardial infarction (OMI) who meet the ST-elevation myocardial infarction (STEMI) criteria experience inequitable delays in care, because of sociodemographic factors, such as age and sex. OMI patients who do not meet STEMI criteria and are admitted to the hospital as non-STEMI patients, experience further delays. However, whether equity gaps exist in OMI care remains unknown. Methods A retrospective chart review included patients with acute coronary syndrome admitted to the hospital through 2 academic emergency departments, in the period from January 1, 2021 to December 31, 2022. Patients were categorized as having one of the following: OMI (acute culprit with Thrombolysis In Myocardial Infarction [TIMI] 0-2 flow, or acute culprit with TIMI 3 flow, and a troponin I level > 10,000 ng/L; or if they had no angiogram, a troponin I level > 10,000 ng/L plus new regional wall-motion abnormality on echocardiogram); non-OMI (MI that did not meet the OMI threshold); or MI ruled out. Results Among 662 charts, 260 were OMI patients, 296 were non-OMI patients, and 106 were patients with MI ruled out. Of the 260 OMI patients, 116 were admitted to the hospital as STEMI patients (true-positive), and 144 (55.4%) were admitted as non-STEMI patients (false-negative). In bivariate analyses, true-positive STEMI patients with atypical symptoms had a longer door-to-electrocardiogram (ECG) time ( P < 0.0001) and a longer ECG-to-catheterization time ( P < 0.001). False-negative STEMI patients had a longer door-to-ECG time for atypical symptoms ( P < 0.0001), a longer ECG-to-catheterization time for atypical symptoms ( P = 0.003), and were aged ≥75 years ( P = 0.006). Conclusions True-positive STEMI patients had delayed ECGs and catheterization for those presenting with atypical symptoms. More than half of those with OMI were admitted as non-STEMI patients, with further reperfusion delays for older patients and those presenting with atypical symptoms. Shifting to the OMI paradigm highlights reperfusion delays and equity gaps in the management of ACS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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