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Enregistrement W1604912027 · doi:10.1111/jch.12647

The Comparative Effectiveness of Angiotensin‐Converting Enzyme Inhibitors and Angiotensin<scp>II</scp>Receptor Blockers in Patients With Diabetes

2015· article· en· W1604912027 sur OpenAlexafffund
Raj Padwal, Lin Mu, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensAlliance for Canadian Health Outcomes Research in DiabetesProvincial Laboratory of Public HealthDiabetes CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of AlbertaCanadian Diabetes Association
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineConfidence intervalClinical endpointDiabetes mellitusAngiotensin-converting enzymeRetrospective cohort studyAngiotensin Receptor BlockersLower riskProportional hazards modelCohort studyCohortEndocrinologyClinical trialBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evidence examining the effect of angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors and angiotensin receptor blockers (ARBs) on mortality in high-risk patients is conflicting. To further examine this controversy, the authors compared outcomes between ACE inhibitors and ARBs in a large clinical diabetes registry. A retrospective cohort of 87,472 incident users followed for 105,702 patient-years was analyzed. Average age was 53.1±10.1 years, 54.2% were men, and 14.4% had cardiovascular disease. All-cause hospitalization or all-cause mortality, the composite primary endpoint, occurred in 10,943 (12.5%) patients. Compared with ACE inhibitors, the adjusted hazard for ARBs was 0.90 (95% confidence interval, 0.87-0.94) for all-cause hospitalization or mortality; 0.95 (0.65-1.40) for mortality; 0.90 (0.87-0.94) for all-cause hospitalization; and 0.81 (0.74-0.89) for cardiovascular admission. ARB use was associated with a reduced, not increased, risk of hospitalization/mortality relative to ACE inhibition. This was driven by lower hospitalization, with a null mortality result.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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