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摘要
目標本研究分別調查了奧地利維也納市的女性和男性st段抬高型心肌梗死(STEMI)患者的社會經濟環境(SEE)與生存率之間的關係。
設計基於醫院的STEMI患者觀察數據與地區一級關於SEE和死亡率登記的信息相關聯，從而能夠進行19年隨訪(2000-2018年)的生存分析。
設置分析工作在維也納市主要的三級保健醫院進行。在周末，它是唯一一家負責治療stemi的醫院，因此為維也納人口提供有代表性的數據。
參與者該研究共包括1481名STEMI患者，包括24-94歲的女性和男性。
主要和次要結果測量主要結局指標為STEMI時的年齡和死亡時的年齡。我們進一步區分了冠狀動脈疾病(CAD)、急性冠狀動脈綜合征(ACS)和其他死亡原因。SEE是通過每個市轄區的平均個人就業總收入來表示的。
結果結果基於Kaplan-Meier生存概率估計、Cox比例風險回歸和競爭風險模型，始終使用年齡作為時間尺度。描述性研究結果表明，STEMI後死亡年齡存在社會經濟梯度。然而，這一發現沒有得到回歸結果的支持。STEMI女性患者的生存結局較好，但僅適用於與CAD相關的死亡(HR: 0.668, 95% ci 0.452 ~ 0.985)和其他死亡原因(HR: 0.627, 95% ci 0.444 ~ 0.884)，而不適用於更急性的ACS死亡。
結論需要進行更多的研究來進一步理清SEE和STEMI患者年齡之間的相互作用，因為我們的研究結果表明，來自貧困地區的個體在更年輕的時候患有STEMI，這表明這些社區在健康條件方麵的脆弱性。
- 冠心病
- 衛生經濟學
- 公共衛生
- 統計與研究方法
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。支持這一發現的數據以及相關的統計代碼可根據合理要求從相應作者處獲得。
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
本研究基於具有維也納市代表性的st段抬高型心肌梗死(STEMI)患者的高質量數據，使我們能夠探索迄今為止被忽視的社會經濟環境(SEE)、STEMI患者年齡和STEMI患者死亡年齡之間的關係。
事實上，所有的病人——不管是否有see——都在同一家醫院接受治療，這使我們能夠研究超越醫療保健提供的空間差異的生存差異。
通過使用年齡作為時間刻度而不是研究時間，我們能夠在控製SEE中由於年齡差異造成的成分影響的同時，對死亡率危害進行建模。
SEE隻在地區一級觀察，這使我們無法考慮街道和個人一級收入的重要差異。
由於數據集僅限於STEMI患者，我們可以探索有STEMI條件下的死亡風險，但無法分析與STEMI相關的風險因素。
簡介
社會經濟環境(SEE)與多種健康和生存結果有關。1 - 6這種聯係是通過個人一級的健康狀況和行為以及人口一級和社區特征，包括促進和維持健康生活方式的資源和服務的供應來實現的。7 - 10see與健康之間的關係非常複雜，並因所涉健康狀況而異。11 - 14號總的來說，研究證明了低SEE與心血管發病率和死亡率增加之間的聯係，15日16比如心肌梗塞2和冠狀動脈疾病17對鄰裏關係特別敏感。對於急性冠狀動脈綜合征(ACS)， SEE影響治療方式、門診心髒康複、出院時的藥物治療，進而影響患者的生存結局。18
然而，SEE與ST段抬高型心肌梗死(STEMI)後預後之間的關係尚不清楚。19大多數研究沒有調查整體的SEE效應，而是關注個體層麵的社會經濟地位(SES)。即使是對於SES，證據也是混雜的，一些結果顯示SES和STEMI後的臨床結果之間沒有顯著的關聯，20.而其他研究表明，對於SES較低的患者，經皮冠狀動脈介入治療(PCI)後心血管預後較差。21迄今為止，將SEE與STEMI聯係起來的現有證據主要集中在治療和二級預防措施的差異上，觀察到SEE水平較低的STEMI患者死亡風險增加，特別是在及時再灌注治療和門-球囊延遲方麵。18 22日23日其他分析表明，STEMI患者的生存與他們居住的地區顯著相關，但與這些地區的SEE沒有係統的關係。24總的來說，SEE和STEMI之間的聯係還有待進一步研究。
考慮到心血管發病率和死亡率對公共衛生的負麵影響，更好地了解心血管發病率和死亡率的驅動因素至關重要。根據世界衛生組織的數據，缺血性心髒病造成了全球16%的死亡，而冠心病是全球最常見的死亡原因。25在美國，20歲及以上的成年人中CAD的總患病率為6.2%，男性為7.6%，女性為5.0%。26在歐洲，有六分之一的男性和七分之一的女性死於心肌梗塞。27同樣在奧地利，心血管係統疾病是最常見的死亡原因。奧地利統計局的最新數據顯示，15.9%的男性死者和13.4%的女性死者死於CAD。28這使得CAD成為一個主要的健康負擔，有必要進一步分析其分布和驅動因素。
本研究旨在調查奧地利首都維也納市SEE與stemi相關發病率和死亡率之間的關係。這座城市有近190萬居民，被劃分為23個地理區域，稱為區，它們的SEE有很大差異。我們的分析是基於來自該市主要三級保健醫院的獨家數據集，該數據集對維也納人口具有代表性。它使我們能夠將居民區水平的SEE與(1)STEMI患者的年齡以及(2)STEMI患者的長期生存結局聯係起來。更好地理解社會經濟不平等對醫療結果的作用，對於更好地定位醫療資源和為STEMI後接受PCI的患者提供最佳的醫療治療非常重要。
材料和方法
數據和樣本
我們探索了由維也納醫科大學(MUW)冠狀動脈導管實驗室與MUW IT部門合作提供的STEMI患者的高質量數據集。
奧地利的醫療保健主要是公共組織的，並以社會保險模式為基礎，由強製性保險繳款提供資金。維也納的stemi患者在六家公立醫院接受治療，這些醫院配備了冠狀動脈導管實驗室。這些醫院是維也納STEMI網絡的一部分，根據輪換時間表，在每周的特定日子負責治療STEMI患者。在周末，維也納總醫院是唯一一家負責治療stemi的醫院，因此，它為那些日子的維也納人口提供有代表性的數據。在一周的時間裏，STEMI患者的分配不那麼嚴格，而是更多地根據——例如，距離遠近，以及患者居住的地區來選擇。因此，我們分析了僅在周末出現STEMI的患者。這使我們能夠研究超越三級保健提供的地區差異的生存差異，因為所有患者最初都在同一家醫院接受治療。
總的來說，共有1481人出現了STEMI272000年至2012年期間在維也納總醫院的周六和周日的數據也包括在內。根據當代指南，樣本中所有患者在症狀出現後1小時內通過初次PCI完成血運重建。27本研究未考慮非stemi、不穩定型心絞痛和擇期患者。
所有STEMI患者都與奧地利死亡登記處進行了匹配，以獲得2018年12月31日之前每次觀察的日期和死亡原因，導致了信息不全的行政權利審查數據設置。奧地利統計局、奧地利國家公共衛生研究所、維也納市經濟事務、勞工和統計局以及奧地利公共就業服務局提供了關於SEE組織的地區一級信息。
措施
感興趣的主要結局變量是STEMI時的年齡和STEMI後死亡時的年齡。我們考慮了全因死亡率，並進一步區分與CAD相關的死亡、與ACS相關的死亡和所有其他死亡原因。在整篇論文中，我們提出了整個研究人群的結果，以及分別針對女性和男性的結果。
SEE和SES通常被定義為經濟、社會和就業方麵的結合，通常使用收入、財富、教育和職業地位等信息及其總和進行衡量。10 17 29根據研究的重點和數據的可獲得性，研究還可以考慮描述SEE的進一步方麵，如一個地區的政治氣候、獲得醫療保健的機會或交通。1 24相比之下，SEE和SES往往隻使用一個維度，因此往往依賴於家庭或平均社區收入。6日15
在本研究中，我們首先使用一組SEE維度來探索地區層麵的SEE，然後使用每個地區的平均個人收入來代理SEE。如下麵的結果所示，收入與SEE的所有其他維度高度相關，因此是本研究目的的可靠代理。此外，隻使用一個維度有助於解釋我們的結果。特別要指出的是，社區按個人平均就業毛收入分為三組，即高收入地區(第1、13、19、4、18、8及23區)、中等收入地區(第7、9、3、6、22、14、21、17及2區)和低收入地區(第11、5、12、16、10、20及15區)(見在線補充圖A.1查看詳細地圖)。維也納的各區也有名稱，但最常用的是反映其郵政編碼的數字。
為了描述性分析，我們進一步探討了在非傳染性疾病背景下經常考慮的、在地區一級觀察期可用的SEE維度。更具體地說，我們分析了(1)15-64歲年齡組接受義務教育的比例，(2)15-64歲年齡組接受高等教育的比例，(3)失業率，(4)非歐盟原籍國的比例，(5)居民與全科醫生(GP)的比例，(6)居民與內科醫生的比例。所有地區級別的信息都來自2012年，因為這是數據庫中考慮STEMI患者的最後一年。此外，我們分析了2011年人口普查提供的地區平均年齡。
該數據集還包括一係列與STEMI相關的潛在風險因素。早期的一項研究已經調查了這些危險因素在STEMI患者中的分布及其對生存率的影響。24由於本研究的目的是評估有STEMI條件的生存，而不是STEMI的決定因素，因此在本文中僅簡要討論危險因素。更具體地說，我們提供了高血壓、高脂血症、糖尿病(1型和2型)的SEE-specific患病率，患者的體重指數是否大於25，是否被歸類為超重、當前和以前吸煙、STEMIs家族史、腦血管疾病和周圍血管疾病。
統計分析
首先，我們根據SEE和性別估計非參數Kaplan-Meier生存曲線。然後我們使用半參數Cox比例風險回歸來量化SEE對生存率的影響。最後，我們進行競爭性風險分析，以說明死亡年齡與CAD、ACS和其他原因的死亡原因的相互作用。這一點尤其重要，因為在長期分析中，人們死於與STEMI無關的原因的幾率每年都在增加。死於一種特定原因不僅可以防止死於另一種原因，而且每種原因也可能與年齡發生不同的相互作用，使每種原因對道德風險的解釋產生偏差。30 31
在大多數生存分析中，研究時間被用作時間尺度，直到事件發生(在我們的例子中是死亡)是我們感興趣的結果。32 33然而，也有研究表明，在慢性疾病(如心髒病或癌症)的長期流行病學隊列研究中，估計的危險因素可能會被年齡效應所混淆。在CAD或任何與年齡相關的疾病中，死亡風險的變化可能更多地是作為年齡的函數而不是時間的函數。34-37如果隨訪時間越長，或者關注的是長期結果，那麼效果就越重要。例如，在隨訪時間相同的情況下，一個50歲和一個80歲的STEMI患者的生存期會比兩個隨訪時間不同的80歲STEMI患者的生存期差異更大。由於較高的年齡本身不僅是總死亡率的風險因素，也是STEMI導致的死亡率的風險因素，比較不同年齡患者的相同隨訪時間可能會混淆與STEMI長期生存相關的因素。因此，我們使用年齡作為所有分析的時間尺度，這意味著患者在STEMI時進入分析，在死亡或研究期間時退出。這也使我們能夠考慮到不同地區的年齡結構差異，以及不同地區STEMI患者的潛在年齡差異，因為我們總是比較相同年齡個體之間的結果狀況。
然而，使用年齡而不是事件發生時間作為時間尺度可能會影響關於短期生存的結論。因此，我們也使用時間到事件模型作為敏感性分析在線補充表A.1和A.2)．由於本研究的重點是SEE對長期生存的影響，同時考慮到年齡是一個與結果本身相關的因素，我們選擇Cox半參數回歸設置來估計危險，而不是使用其他方法，如拉普拉斯回歸，關注死亡時年齡的百分位數而不是hr。38
所有的分析都是針對整個研究人群進行的，同時對性別以及女性和男性進行了單獨的控製。此外，所有模型都根據STEMI的年份進行分層，以解釋隨著時間的推移，結構、製度或數據收集的變化。
患者和公眾的參與
本研究數據由MUW提供，不包含可識別的在世個體的個人醫療信息。STEMI患者或公眾沒有直接參與本研究的設計、實施或報道。然而，一旦這篇研究文章公開，結果將通過各種渠道傳播給公眾。
結果
社會經濟環境的描述結果
圖1用七個維度描述了維也納23個市轄區的SEE，也顯示了年齡結構的差異。這些地區是基於平均個人就業總收入的顏色編碼，這與SEE組織的其他維度高度相關。我們特別區分了低收入區、中等收入區和高收入區。
2012年和2011年各區社會經濟環境和年齡結構。收入數據由奧地利統計局和維也納市經濟事務、勞工和統計局提供。關於教育和失業的資料由維也納市經濟事務、勞工和統計局提供。關於非歐盟來源國的數據摘自奧地利統計局網站。關於全科醫生和內科醫生的信息由奧地利國家公共衛生研究所提供，平均年齡來自2011年人口普查。
15 ~ 64歲人口中接受過義務教育和高等教育的居民所占比例與地區人均收入密切相關，平均受教育程度越高，各地區人均收入越高。平均個人收入與受高等教育人口比例的相關係數為0.739，受義務教育人口比例的相關係數為−0.861。一個例外是第23區，該區收入較高，但受過高等教育的人口比例較低。相比之下，第五區平均收入較低，但高等教育程度的個人占比處於中間水平。
失業率以及與非歐盟原籍國的比例與鄰裏的平均個人總收入呈負相關(相關係數分別為- 0.873和- 0.774)。唯一的例外是第四區，該區收入高，非歐盟來源國人口比例高。該地區有許多國際大使館，因此可能有許多非歐盟國家的人，但具有較高的社會經濟地位。
SEE的其他維度是每名全科醫生和內科醫生的居民人數，這也隨地區平均收入而變化，在貧困地區最高(相關係數分別為- 0.738和- 0.662)。有兩個例外，第23區收入較高，但全科醫生和內科醫生的數量相對較低，第5區從平均收入來看，全科醫生的數量較高。
最後一個麵板圖1表明，總體而言，維也納社區的平均年齡也與收入有關。平均而言，較貧窮的地區更年輕，較富裕的地區更年長。這一發現加強了我們在進行生存分析時使用年齡作為時間尺度的選擇。在線補充圖A.2顯示STEMI的年齡與死亡時間呈負相關，即年輕的STEMI患者比老年患者存活時間更長。由於地區平均年齡以及在STEMI的平均年齡(見表1)在SEE中存在差異，當使用研究時間作為時間尺度時，這種關係可能會掩蓋SEE在生存中的差異。
STEMI患者的描述性統計
表1提供了STEMI患者研究人群的彙總統計數據。觀察患者年齡24 ~ 94歲，STEMI平均年齡60.6歲，死亡平均年齡73.8歲。在整個SEE組織中，STEMI的年齡和死亡年齡都有很大差異。來自低收入地區的STEMI患者比來自高收入地區的STEMI患者年輕得多，這對女性和男性都是如此。與所有STEMI患者相比，50歲以下STEMI患者的比例在低收入地區最高(26.8%)，其次是中等收入地區(22.5%)和高收入地區(19.2%)(見在線補充表A.3查看詳細表)。在線補充圖A.3顯示每個區STEMI患者的年齡分布，並顯示STEMI患者年齡的SEE梯度。
考慮到各種原因，維也納SEE組織的死亡年齡也有很大差異，但男性的差異大於女性。與STEMI後所有死亡人數相比，青年死亡人數(死亡年齡<60歲)的比例在低收入地區(14.4%)也是最高的，其次是中等收入地區(12.1%)和高收入地區(4.0%)。這一發現也適用於個別地區(在線補充圖A.4)，以及僅分析冠心病和急性冠脈綜合征的死亡(在線補充圖A.5)．STEMI患者在60歲之前死於CAD和ACS的比例也在低收入地區最高(14.4%)，其次是中等收入地區(13.1%)和高收入地區(5.3%)。
1481例患者中大部分為男性(71.9%)，這與其他關於STEMI的研究一致。24 39-41男性STEMI患者大多死於其他原因，而女性STEMI患者與ACS和CAD相關的死亡比例較高。
總之，描述性證據表明，來自富裕地區的STEMI女性和男性患者都在較晚的時間發生STEMI，並在較老的年齡死亡，而來自貧困地區的STEMI患者在較早的時間發生STEMI，並在較早的年齡死亡。
stemi相關危險因素綜述
表1還提供了整個SEE地區最重要的STEMI風險因素的概述。在我們的樣本中，大多數危險因素顯示STEMI患者的患病率很高。例如，70.3%的患者超重，61.2%的患者患有高脂血症，49.9%的患者吸煙或曾經吸煙。然而，這些風險因素的SEE梯度並不總是如預期的那樣，也就是說，風險因素在低收入地區不一定更普遍。例如，糖尿病和超重的患病率在低收入地區的男性患者中最高，這可以部分解釋為什麼STEMI在這個亞組中發生在更年輕的年齡。相比之下，高脂血症在高收入地區的男性患者中最為常見。這一奇怪的發現可能再次與整個see地區不同的年齡構成有關——因為風險因素隨著年齡的增長而增加，而且富裕地區的平均年齡比貧窮地區大，個體SES和STEMI風險因素之間的關係可能會被掩蓋。
詳細分析MUW STEMI數據集中的風險因素及其與個體生存的關係，請參見Roth等．24
考慮全因死亡率的Kaplan-Meier生存概率估計
圖2提供以年齡為時間尺度，考慮全因死亡率的高、中、低SEE婦女和男子的Kaplan-Meier生存概率估計。來自富裕地區的男性患者的生存概率和中位生存似乎遠高於其他地區的男性患者。相比之下，圖表顯示SEE組織中婦女的存活率沒有差異。
以年齡為時間尺度的Kaplan-Meier生存概率估計;該研究基於2000年至2012年期間維也納總醫院周末出現STEMI的患者(416名女性和1065名男性)。對個人進行了跟蹤，因此他們的死亡登記直到2018年12月31日。虛線表示中位生存率，灰色區域表示95% ci。STEMI, st段抬高型心肌梗死。
確定曲線是否在圖2最好的方法是運行Cox比例風險模型，其中僅包括SEE作為解釋變量，然後對一般線性假設進行同步檢驗。這些測試表明，在我們的樣本中，不同收入群體的生存概率實際上沒有顯著差異，無論是女性還是男性。
考慮全因死亡率的Cox比例風險回歸分析
表2在考慮全因死亡率的情況下，根據全樣本以及女性和男性的半參數Cox比例風險回歸估計SEE對生存率的影響。在分析全樣本時，對性別進行了控製，所有三個模型都按年變量分層。比例風險假設適用於所有三個模型，對舍恩菲爾德殘差的可視化解釋也表明hr中沒有時間模式。盡管點估計表明，來自貧困地區的STEMI患者的死亡風險比來自富裕地區的STEMI患者高4% (HR 1.040, 95% ci 0.807 - 1.340，對於整個樣本)，這些影響在三種模型中均不具有統計學意義，且ci較大。然而，我們發現，在該樣本中，女性STEMI患者的生存結果明顯優於男性STEMI患者，死亡風險幾乎低25% (HR 0.748, 95% ci 0.604 - 0.928為全樣本)。
在在線補充材料，我們提供並討論基於Cox回歸的估計，使用時間到事件作為時間尺度，在STEMI (在線補充表A.1和A.2，圖A.6)．結果表明，在STEMI病例中，較高的年齡在調節性別與死亡率之間的聯係。隨著跨地區年齡結構的明顯異質性，這一發現支持了我們使用年齡作為主要分析的時間尺度的方法。通過這種方式，我們進行了更可靠的長期隨訪比較，不僅考慮了年齡增加1歲死亡風險增加的百分比，而且還比較了相同年齡的個體的死亡風險。
競爭風險分析:區分急性冠脈綜合征、冠心病和其他原因的死亡
表3顯示來自競爭風險分析的結果，其中我們區分了急性冠脈綜合征死亡、冠心病死亡和其他死亡原因。所有這三種模型再次按年變量分層。它們滿足比例風險假設，且舍恩菲爾德殘差不明顯。
我們沒有發現SEE對任何死亡原因的生存率的明顯影響，無論是在全樣本中還是在性別特異性子樣本中。然而，有趣的是，女性生存優勢似乎隻存在於與CAD相關的死亡(HR: 0.668, 95% ci 0.452至0.985，全樣本)和其他死亡原因(HR: 0.627, 95% ci 0.444至0.884，全樣本)，而不存在於ACS死亡(HR: 1.083, 95% ci 0.732至1.602，全樣本)。這一結果與文獻一致，表明住院的ACS女性患者的死亡率高於男性，特別是在接受冠狀動脈血管重建的情況下，甚至在隨訪1年後。使
討論
我們探索了維也納市的獨家數據集，分別調查女性和男性的SEE、STEMI的年齡和STEMI後生存率之間的關係。描述性證據表明，STEMI發生年齡和STEMI死亡年齡在兩性中存在社會經濟梯度，來自低收入地區的STEMI患者較早發生STEMI，並在較年輕時死亡，而來自高收入地區的STEMI患者較晚發生STEMI，並在較年長時死亡。然而，關於STEMI術後生存率的描述性發現沒有得到Kaplan-Meier生存概率估計、Cox比例風險回歸或競爭風險分析的支持。這一結果與其他研究一致，這些研究沒有發現STEMI生存率和SEE之間的顯著關係，特別是在醫療保健係統是普及的情況下，46或者考慮到人口構成。47
盡管如此，我們還是發現了女性STEMI患者和男性STEMI患者在生存率上的重要差異。女性STEMI患者有更好的生存結局，這可能與她們的整體生存優勢有關。然而，這種生存優勢隻存在於與冠心病和其他死亡原因相關的死亡中，而不存在於更急性的ACS死亡中。這與其他證據一致，報告住院的ACS女性比男性預後更差，特別是住院並接受冠狀動脈血管重建的患者。45 48 49因此，婦女死亡率較高可能與住院治療或病情嚴重程度有關。對這一發現的另一個潛在解釋可能是患有心肌梗死的女性年齡較大，並有較多的合並症。39 50 51盡管在60歲以下的人群中，ACS在男性中的發病率是女性的三到四倍，但女性在75歲以後的患者中占大多數。50此外，女性出現非典型症狀的幾率高達30%，52但往往比男性更晚出現。53 54與男性相比，她們也經曆了更多與STEMI相關的缺血時間，這與進一步的患者延誤有關。55與此相關，女性接受acs相關幹預的次數比男性少，接受再灌注治療的頻率也較低。50 56 57最後，他們有較高的pci出血並發症的風險——pci是STEMI的重要治療方法，可以提高生存率，也是醫療指南程序的重要組成部分。27 58 59所有這些先前的證據可以幫助解釋為什麼在我們的研究中，ACS沒有女性生存優勢。
總的來說，SEE在解釋STEMI患者的風險因素方麵可能更重要，而不是他們的生存率，特別是在奧地利等全民醫療體係的背景下。然而，來自該樣本的結果表明，跨地區年齡結構的差異可能掩蓋了個人級別的危險因素與地區級別的發病率和死亡率之間的關係。此外，盡管女性缺血性心髒病的平均發病時間比男性晚7-10年，STEMI仍然是女性死亡的主要原因。我們的發現表明，需要進一步研究按性別劃分的STEMI結果的風險因素、治療和特征，以及更深入地了解SEE在形成女性和男性在健康和死亡率結果方麵差異的途徑中所起的作用。這些考慮可能會啟發歐洲Cariology學會所述的治療指南。58
此外，未來的研究可以卓有成效地探索維也納市街道或個人層麵上的SEE和STEMI後生存率之間的關係，例如，通過考慮在維也納所有地區普遍存在的社會住房。此外，本研究還表明SEE水平低的個體在較年輕時發生STEMI，而SEE水平高的個體在較老時發生STEMI，這值得進一步研究。由於我們的數據集僅限於STEMI患者，我們無法直接分析與STEMI發病風險相關的因素。因此，進一步的研究應該調查維也納各地區STEMI風險的差異。最後，由於低SEE的STEMI患者通常更年輕，他們在STEMI後存活的時間相對更長，因此，有更長的時間直到死亡。因此，未來的工作應該調查這種關係是否有可能模糊SEE和STEMI後生存率之間的聯係，當研究時間被視為時間尺度而不是年齡時，觀察到的影響是否捕捉到衰老效應而不是特定的死亡風險。
在這方麵，本研究的一個關鍵優勢是使用年齡作為所有分析的時間尺度，這使我們能夠比較與年齡相關的潛在死亡風險相似的患者，以及總體上更高的女性壽命。此外，該方法考慮了STEMI總體人口年齡結構和地區間平均年齡的差異。這項研究的另一個重要貢獻是它關注了SEE、STEMI患者年齡和STEMI後死亡年齡之間的關係，此前沒有對維也納這樣的中歐城市進行過詳細研究。18日24
本研究的主要局限性是數據相關的。首先，SEE隻在地區一級進行觀察，因此無法分析各次級實體、家庭或個人的收入和死亡率差異。第二，在一些地區，特別是在一些地區性別單元的觀察數量相當低，這可能導致估計的很大不確定性。最後，數據集僅限於STEMI患者，這使我們能夠探索有STEMI條件的死亡風險，但阻止我們首先分析與STEMI相關的風險因素。
結論
這項研究表明，在我們的樣本中，SEE並不能解釋STEMI患者之間的生存差異。在維也納的病例中，SEE對解釋死亡率結果可能並不重要，盡管它對解釋風險因素很重要。24這在一定程度上可能是由於奧地利實行全民醫療保險製度，而且STEMI患者都在同一家醫院接受治療，這在提供全民醫療的其他情況下已經有過報道。46STEMI的死亡率很高，與患者接受的條件、速度和治療類型密切相關，這可能解釋了為什麼我們沒有觀察到SEE在死亡率結果方麵的差異。60 - 62此外，SEE水平較低的患者更年輕這一事實可能在解釋生存率方麵發揮了重要作用，因為年齡本身是一個重要的風險因素，成分效應已被證明是重要的STEMI結果。47SEE水平較低的患者出現STEMI的時間較早，但也較年輕，這可能抵消了SEE對他們生存的影響。這表明社會經濟環境、風險因素和生存之間的聯係並不直接，值得進一步研究不同風險分布背後的機製，這是製定有針對性的政策的關鍵。醫療指南、預後計算和心血管疾病的管理不僅應考慮SEE指標，還應考慮SEE群體中危險因素的分布、地區水平特征和人口的年齡分布。
年齡本身就是死亡的一個重要風險因素。如果某些地區相對於其他地區的年齡分布較大，這也會影響他們的生存率。在這方麵，對生存模型使用多種方法，使用年齡和持續時間作為時間尺度，可能有助於從其他可能不是特定於地區的風險因素中分離年齡效應。最後，我們的研究結果表明，需要進一步研究性別的STEMI結果的風險因素、治療和特征，以及對SEE在形成女性和男性在健康和死亡率結果方麵差異的途徑中所起的作用的更深層次的理解。
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。支持這一發現的數據以及相關的統計代碼可根據合理要求從相應作者處獲得。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
這項研究符合《赫爾辛基宣言》，並得到維也納醫科大學倫理委員會的批準(EK第972/2011號)。參與者在參與研究前給予知情同意。
致謝
提交人要感謝奧地利統計局、奧地利國家公共衛生研究所、維也納市經濟事務、勞工和統計局以及奧地利公共就業服務局提供地區一級的數據。
參考文獻
補充材料
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補充數據
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腳注
推特@Sonja_Spitzer, @v_dilego
貢獻者SS:概念化，數據整理，統計分析，可視化，寫作(初稿)，擔保人;VdL:統計分析、監督、撰寫(初稿);MK:構思，資金獲取，監督，寫作(審查和編輯);CR:概念化，數據收集，寫作(審查和編輯);RB:數據收集，數據管理;所有作者閱讀並批準了最終稿件。
資金作者感謝維也納市，MA 7 - Kultur, Wissenschafts- und Forschungsförderung的財政支持。維也納大學提供了開放獲取資金。資助者在研究設計、數據收集和分析、結果解釋、研究文章的撰寫或發表的決定中沒有任何作用。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾的參與患者和/或公眾未參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
補充材料本內容由作者提供。它沒有經過BMJ出版集團有限公司(BMJ)的審查，也可能沒有經過同行評審。討論的任何意見或建議僅僅是那些作者(s)和不被BMJ認可。BMJ放棄從放在內容上的任何依賴產生的所有責任和責任。如果內容包含任何翻譯材料，BMJ不保證翻譯的準確性和可靠性(包括但不限於當地法規、臨床指南、術語、藥品名稱和藥物劑量)，並且不對翻譯和改編或其他原因引起的任何錯誤和/或遺漏負責。