Underutilization of gastroprotective strategies in aspirin users at increased risk of upper gastrointestinal complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aspirin use is with an increased risk of upper gastrointestinal complications (UGICs). Proton pump inhibitors (PPIs) decrease the risk of UGICs among aspirin users. The distribution of risk factors for UGIC and PPI utilization among aspirin users remains uncharacterized. AIM: To determine the prevalence and predictors of PPI use in high-risk aspirin users. METHODS: Using questionnaires and administrative records, we collected information on aspirin and PPI utilization and risk factors for UGICs from a stratified random sample of subjects with established cardiovascular disease. We calculated the proportion of aspirin users with UGIC risk factors and determined the prevalence of PPI use among aspirin users with risk factors. Regression analysis was used to determine predictors of PPI use among aspirin users. RESULTS: Overall response rate was 35%, of whom 86% were regular aspirin users. Seventy-one per cent of aspirin users had at least one risk factor (in addition to cardiac disease) for the development of UGICs. Although a history of UGIC was predictive of PPI use, 44% of aspirin users with a prior history of UGICs did not receive a concomitant PPI, and only 23% of subjects with additional UGIC risk factors were prescribed a PPI. CONCLUSION: There is a high prevalence of UGIC risk factors among aspirin users, and many are not prescribed PPIs as a gastroprotective strategy.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».