Association of quality of care and long-term mortality risk for individuals presenting with ST-segment myocardial infarction (STEMI) by diabetes mellitus status: A nationwide cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aimed to assess how diabetes influences the quality of care and longer-term outcomes in contemporary STEMI cohorts. METHODS: We analysed 283,658 adults hospitalised with STEMI from the United Kingdom Myocardial Ischaemia National Audit Project (MINAP) registry between 2005 and 2019. This was linked with Office of National Statistics data to provide out of hospital mortality outcomes. We compared longer-term outcomes depending on diabetes status and assessed the effect of quality of care using the opportunity-based quality-indicator score (OBQI). RESULTS: Individuals with diabetes were older (median age 68.7 vs. 65.5), underwent percutaneous coronary intervention less frequently (60 % vs. 63 %) and were less likely to achieve a door-to-balloon time of < 60 min (69 % vs. 75 %) or < 120 min (89 % vs. 92 %). Their adjusted all-cause mortality risk was higher during follow-up, from 30 days (HR: 1.49, CI: 1.44-1.54), to up to 10 years of follow up (HR: 1.54, CI: 1.52-1.57), compared to individuals without diabetes. Excellent inpatient care was associated with lower mortality rates within individuals with diabetes (Diabetes: HR 0.56, CI: 0.50-0.64, No diabetes: HR 0.62, CI: 0.58-0.67). CONCLUSIONS: Individuals with diabetes have a higher risk of long-term mortality after STEMI. They experience delays in angiography and receive lower quality inpatient care.
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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 | 0,022 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».