Abstract 3631: Elevated In-hospital Glucose Level, and not Known History of Diabetes Mellitus, Predicts 30-day Mortality Following Acute ST-elevation Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: According to clinical risk assessment guidelines, a history of diabetes mellitus (DM) portends poor outcomes following acute MI. Elevated in-hospital glucose levels also predict early mortality in acute MI patients, but the degree to which glucose levels and diabetic history independently predict post-MI mortality is unclear. Methods and Hypothesis: We analyzed data from the combined cohort of the CREATE-ECLA and OASIS-6 randomized trials that evaluated the impact of glucose-insulin-potassium (GIK) infusion versus no infusion on 30-day mortality in 22,943 patients hospitalized with acute ST-elevation MI. We calculated the average in-hospital glucose level for each patient (mean of the admission, 6-hour, and 24-hour glucose levels). Logistic regression was performed to determine whether average glucose level and history of DM remained significant mortality predictors after adjusting for age, sex, and GIK allocation. Results: Glucose data were recorded in 22,860 (99.6%) patients; 10,050 (44%) had an average in-hospital glucose level ≥ 8 mmol/L (144 mg/dL), of whom 65% did not have known prior DM. Among patients with glucose >8 mmol/L, 30-day mortality rates were similar in patients with and without known DM (Figure ). In-hospital glucose, but not history of DM, was a significant multivariable predictor of mortality (Table). Conclusions: By considering only history of DM and not in-hospital glucose levels, risk assessment guidelines for acute MI overlook a large proportion of patients at high risk for early death. Therefore, clinicians should emphasize elevated glucose levels in addition to history of DM as a risk marker in patients with acute MI.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».