Abstract 4128: Evaluating Sex Differences in Population-Based Utilization of Implantable Cardioverter Defibrillators (ICDs): The Role of Cardiac Conditions and Non-Cardiac Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although sex differences exist in the use of ICDs, reasons for the disparities are poorly understood. We determined if age, comorbid conditions, or ICD indication explained the sex differences. METHODS: We examined all patients in Ontario, Canada, with cardiac arrest (CA, 1998 –2007), myocardial infarction (MI, 2002–2007), or heart failure (HF, 2005–2007), using the Canadian Institute for Health Information Database. MI and HF cohorts excluded those with prior CA, and included patients post-MADIT-2 and SCD-HeFT trials. Patients were followed until ICD implant using Cox regression, with hazard ratio (HR) >1.0 indicating greater likelihood of ICD implant in men. RESULTS: Among 9246 patients eligible for ICD implantation after CA, 237 (2.6%) women and 725 (7.8%) men received ICDs. In 105,516 primary prevention MI patients, 172 (0.2%) women and 836 (0.8%) men received ICDs. Among 61,160 primary prevention HF patients, 221 (0.4%) women and 852 (1.4%) men received ICDs. The rate of ICD implant was significantly higher in men across indications adjusting for age, prior arrhythmia, and comorbidities (Figure ). Post-CA, the HR for secondary prevention ICD was 1.92 (95%CI, 1.66 –2.23). Men were more likely to undergo ICD implant than women for primary prevention, with HRs 3.00 (95%CI, 2.53–3.55) post-MI and 3.01 (95%CI, 2.59 –3.50) in HF patients. Although death after primary prevention ICD did not differ by sex, mortality risk was higher in men after CA (HR 1.42; 95%CI, 1.03–1.95). CONCLUSIONS: Differences in ICD use for all indications were not explained by age or comorbidities. Despite increased use, men had reduced post-implant survival after cardiac arrest.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».