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近隣の社会経済的要因がCABG後の再入院と死亡率に及ぼす影響
Effect of Neighborhood Socioeconomic Factors on Re-Admissions and Mortality Following CABG.
PMID: 32682753 DOI: 10.1016/j.athoracsur.2020.05.102.
抄録
背景:
近隣の社会経済的地位（NSES）を含む健康の社会的決定要因は、心臓手術を受けた患者の不均衡な転帰との関連性が高まっている。本研究の目的は、冠動脈バイパス移植手術（CABG）後の転帰に対するNSESの影響を明らかにすることであった。
BACKGROUND: Social determinants of health, including neighborhood socioeconomic status (NSES), are increasingly being associated with disparate outcomes in those undergoing cardiac procedures. The objective of this study was to determine the effect of NSES on outcomes following coronary artery bypass grafting surgery (CABG).
方法:
2011年7月～2017年12月に分離型CABGを受けた成人をレトロスペクティブに検討した。近隣の世帯中央値収入（NMI）と近隣の高校卒業率（NHS）は、American Factfinder Databaseから患者個人の郵便番号を介して取得した。一次アウトカムは、5年間の全死因死亡率をNMI四分位別に層別化した。副次的エンドポイントは、NHS別の死亡リスク、再入院の自由度と頻度、死亡率と再入院の予測因子であった。
METHODS: Adults undergoing isolated CABG between July 2011 and December 2017 were retrospectively reviewed. Neighborhood median household income (NMI) and neighborhood high school graduation rate (NHS) were obtained via individual patient zip code from the American Factfinder Database. Primary outcome was 5-year all-cause mortality stratified by NMI quartile. Secondary endpoints included mortality risk by NHS, freedom and frequency of re-admission, and mortality and re-admission predictors.
結果:
研究期間中、5,243人の患者がCABGを受けました。NMIの四分位の増加は、年齢、男性性、白色人種、糖尿病有病率の減少、活動的喫煙者の減少、肺疾患の減少と関連していた（いずれもp＜0.05）。30 日死亡率に差は認められなかったが、NMI 分位が低いほど輸血や胸部創感染症の増加と関連していた。NMIの四分位が低いほど、5年間の縦断的死亡率の増加と関連していた（log-rank p<0.01）。多変量モデル化により、SES変数（人種、性、年齢、NMI、NHS）の間には、死亡率と再入院の両方に複数の複雑な関連があることが示された。
RESULTS: During the study period, 5,243 patients underwent CABG. Increasing NMI quartile was associated with increasing age, male sex, white race, decreased diabetes prevalence, decreased active smoker status, and decreased lung disease (all p<0.05). Although no difference in 30-day mortality was observed, lower NMI quartile was associated with increased blood transfusions and sternal wound infections. Lower NMI quartiles were associated with increased longitudinal mortality through 5-years (log-rank p<0.01). Multivariable modeling demonstrated multiple complex associations between SES variables (race, sex, age, NMI, and NHS) for both mortality and re-admission.
結論:
NSESはCABG後の長期転帰に影響を与える。患者に焦点を当てたNSES介入と予測モデルへのNSES変数の組み込みは、CABG後の予測と転帰を改善する可能性がある。
CONCLUSIONS: NSES affects longer-term outcomes following CABG. Patient focused NSES interventions and incorporation of NSES variables into prediction models may improve prediction and outcomes following CABG.
Copyright © 2020. Published by Elsevier Inc.