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Enregistrement W4407118618 · doi:10.1016/j.ahjo.2025.100503

Evaluating the quality of care for heart failure hospitalizations in inflammatory arthritis – A population-based cohort study

2025· article· en· W4407118618 sur OpenAlexafffundabout
Bindee Kuriya, Lihi Eder, Sahil Koppikar, Jessica Widdifield, Anna Chu, Jiming Fang, Irene Jeong, Douglas S. Lee, Jacob A. Udell

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal Plus Cardiology Research and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSinai Health SystemSunnybrook HospitalWomen's College HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Rheumatology Association
Mots-clésMedicineCohortHeart failureQuality (philosophy)ArthritisIntensive care medicineInflammatory arthritisCohort studyPopulationEmergency medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Individuals with inflammatory arthritis (IA) face an elevated risk of heart failure (HF). However, whether the quality of HF care in IA patients differs from other high-risk groups, such as those with diabetes mellitus (DM), remains unclear. Methods: This population-based cohort study in Ontario, Canada, included patients who experienced their first HF hospitalization and survived to discharge. Patients were categorized into four groups: IA alone, DM alone, IA + DM, and a general population comparator. We assessed quality care measures within 30 days of hospitalization (echocardiogram, electrocardiogram, chest x-ray) and physician follow-up within 7 days. Guideline-directed medical therapy (GDMT) adherence was evaluated within 90 days and classified as perfect, moderate, or poor. Logistic regression was used to determine whether IA was independently associated with lower HF care quality. Results: < 0.001). IA was independently linked to lower odds of moderate or perfect GDMT adherence. Conclusion: Although adherence to HF testing quality measures was high, IA patients were less likely to receive GDMT than those with DM. Further research is needed to understand the reasons for lower GDMT use in IA and its impact on HF outcomes such as re-hospitalization and mortality.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,419 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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