Predictors and Prognostic Impact of Recurrent Myocardial Infarction in Patients with Left Ventricular Dysfunction, Heart Failure, or Both Following a First Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: IMS: Recurrent myocardial infarction (MI) is common after a first MI and is associated with increased morbidity and mortality. Predictors and prognosis of a recurrent MI with contemporary management are not well known. METHODS AND RESULTS: We assessed the predictors and prognostic impact of a first recurrent MI in 10,599 patients with left ventricular dysfunction, heart failure, or both following a first MI from the Valsartan in Acute Myocardial Infarction Trial (VALIANT) cohort. During a median follow-up of 27.4 months, 861 patients (9.6%) had a recurrent MI. The median time to recurrence was 136 days (quartiles 35-361 days), with a declining rate of recurrent MI within the first 3 months. The strongest predictors of recurrent MI were reduced estimated glomerular filtration rate, unstable angina, diabetes, and age. Mortality was markedly elevated (20.5%) within the first 7 days of a recurrent MI. Patients who survived 7 days after a recurrent MI continued to be at increased risk of death compared with patients without a recurrent MI and the risk of death remained elevated more than two-fold a year after the recurrent MI (adjusted hazards ratio 2.4, 95% confidence interval 1.7-3.2). One-year mortality for the entire VALIANT cohort was 10.3%, whereas 38.3% of the patients were dead 1 year after recurrent MI. Early reinfarctions (within 1 month) was associated with significantly higher 30-day mortality than later reinfarctions. CONCLUSION: Even in the context of contemporary treatment, a recurrent MI confers a significantly increased risk of death in patients following a high-risk first MI. Strategies aimed at reducing recurrent MI will thus likely prolong survival in post-MI survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».