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Enregistrement W1995355693 · doi:10.1001/archinte.162.10.1111

Association Between Naproxen Use and Protection Against Acute Myocardial Infarction

2002· article· en· W1995355693 sur OpenAlexaffabout
Elham Rahme, Louise Pilote, Jacques LeLorier

Notice bibliographique

RevueArchives of Internal Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntithromboticOdds ratioNaproxenMyocardial infarctionInternal medicinePopulationConfidence intervalConfoundingCase-control studyLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The association between the use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and acute myocardial infarction (AMI) is unclear. Nonsteroidal anti-inflammatory drugs vary in their antithrombotic properties, with naproxen having a particularly effective antithrombotic potential. OBJECTIVE: To compare the effect of naproxen vs other NSAIDs in the prevention of AMI in an older population. METHODS: Population-based, matched case-control study. Patients (aged > or =65 years) in Quebec had been hospitalized for AMI between January 1, 1992, and December 31, 1994. The admission date for AMI was considered the index date. Control subjects were randomly selected from a Quebec drug and physician claims database. For each case, a control was matched with the same index date, age (within 2 years), and sex. Cases and controls were required to have at least 1 year of pharmaceutical and medical records before the index date to identify risk factors for AMI and exposure to naproxen or other nonaspirin NSAIDs. Concurrent exposure to a medication was defined as exposure to that medication at the index date. Logistic regression analyses were used to evaluate the association between the use of naproxen and other NSAIDs in the prevention of AMI, adjusting for potential confounders. RESULTS: Included in the study were 4163 cases and 14 160 controls. Determinants (adjusted odds ratios [95% confidence intervals]) of AMI included use in the prior year of anticoagulants (0.76 [0.64-0.90]), nitrates (2.01 [1.86-2.17]), antidiabetic agents (1.72 [1.56-1.90]), antihypertensive agents (1.36 [1.28-1.45]), and lipid-lowering agents (0.83 [0.75-0.91]), as well as concurrent exposure to naproxen vs other NSAIDs (0.79 [0.63-0.99]). CONCLUSION: Compared with other NSAIDs, concurrent exposure to naproxen has a protective effect against AMI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations203
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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