A retrospective, cohort study of the quality of acute myocardial infarction care in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Increasing demands from patients for accountability from health care providers has lead to an interest in the quality of health care for diseases posing a large, economic and health burden, such as acute myocardial infarction (AMI). However, relatively little is known about the quality of cardiac care provided in Canada. To address these issues, we developed quality indicators for measuring and improving AMI care in Canada, compared the quality of care provided to elderly and non-elderly residents of Ontario, and developed a statistical model to predict 30-day mortality after an AMI in Ontario. Methods. Trained chart abstractors collected demographic and clinical information from 44 hospitals in Ontario for 5,131 AMI patients admitted between fiscal years 1994–1996 to form the Enhanced Feedback for Effective Cardiac Treatment (EFFECT 1) database. A modified-Delphi panel approach was employed to develop a set of AMI quality indicators from a national expert panel of nine health care practitioners. These quality indicators were then tested in the EFFECT 1 database, and results between the elderly and non-elderly were compared. Logistic regression analysis using backward elimination was performed to determine clinical predictors of 30-day AMI mortality. Results. A comprehensive set of Canadian AMI quality indicators were developed including inpatient, pharmacological, process of care indicators. These indicators were then applied to the EFFECT 1 data set (N = 5,131) and demonstrated underutilization of evidence-based therapies across all age groups. The odds of ideal (i.e., no contraindications to therapy) elderly candidates receiving treatment were consistently less than that of the non-elderly with the exception of ACEIs at discharge (OR: 1.46 [95% CI: 1.22–1.74]). A simple, six variable (age, cardiac arrest, shock, pulmonary edema, systolic blood pressure, white blood cell count) logistic regression model with good discriminatory ability (c statistic = 0.81) was developed and validated to predict AMI mortality. Conclusion. The quality of AMI care can be measured using a series of AMI quality indicators and an AMI mortality prediction rule. Our results suggest that significant opportunities exist for further AMI quality improvement initiatives in Canada.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».