Gender disparities in delayed angina diagnosis: insights from 2001–2020 NHANES data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with coronary artery disease (CAD) are more likely than men to experience a delay in diagnosis, which is attributed to differences in clinical presentation. The objective of this study is to examine any persistent disparities in timely CAD diagnosis in the United States (U.S.) among women who present with clinically similar symptoms and demographic characteristics to their male counterparts. METHODS: From the 2001 - 2020 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data, participants were categorized as having missed angina if they experienced angina and did not self-report a prior diagnosis of angina pectoris or CAD. We assessed the association between gender and missed angina using weighted multivariate logistic regression models representative of the U.S. POPULATION: Mortality follow-up data were available for participants up to December 31, 2018. RESULTS: Of 874 participants with missed angina, 551 (63%) were women and 323 (37.0%) were men. Baseline characteristics showed that women and men with missed angina were more likely than their diagnosed counterparts to be younger, of ethnic minorities, uninsured, and smokers. Women with missed angina were more likely to be in a relationship than diagnosed women, while the opposite pattern was observed in men. The odds ratio of missed angina in women compared to men was 2.61 (95% CI: 1.73, 3.94) after adjusting for age, race, education, body mass index, smoking, alcohol use, income, insurance, and comorbidities. Among participants who had a cardiac cause of death, the odds of missed angina in women compared to men was 3.02 (95% CI: 1.18, 7.75) in the adjusted model. CONCLUSION: Women with similar CAD symptoms to their male counterparts still have higher odds of going undiagnosed. This relationship extends to individuals who ultimately die of cardiac causes. Potential solutions to this disparity include addressing overgeneralized perceptions of differences in the prevalence and presentation of CAD between genders and exploring targeted screening programs for women with risk factors. Further research accounting for healthcare access and proximity to care is needed to support our findings. Timely recognition of CAD in women is essential to decreasing preventable mortality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».