Frailty is associated with worse outcomes in acute coronary syndromes: outcomes in TRILOGY
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Little is known about frailty in ACS patients and there is no information about the safety and efficacy of P2Y12 antagonists in this setting. We therefore assessed the impact of frailty in ACS patients enrolled in TRILOGY. Methods: TRILOGY randomized 9326 patients with unstable angina or NSTEMI who were planned for medical management without revascularization to receive prasugrel (10 mg/d; 5 mg/d for patients ≥75 y or <60 kg) or clopidogrel 75 mg/d. The primary endpoint was a composite of cardiovascular death, MI, or stroke. The Fried Frailty Score was administered to 4699 (99.9%) patients >65 y. Score items included weight loss, exhaustion, physical activity, walk time, and grip strength. Association of frailty with the primary endpoint was adjusted for GRACE Risk Score covariates; HRs and 95% CIs are presented. Results: 72.3% of patients were classed as not frail, 23.0% as pre-frail (1-2 items), and 5.1% as frail (≥3 items). Increasing frailty scores were associated with most risk factors and with increasing age: 0 items, 73.0 y; 1-2 items, 74.0 y; ≥3 items, 75.0 y; female sex (46.0%, 45.9%, and 50.2%); and higher GRACE scores (134.0, 138.0, and 144.0), respectively. Ischemic outcomes and bleeding are shown in the table. Frailty was significantly associated with the primary endpoint (pre-frail vs not frail: adjusted HR 1.33 [95% CI 1.11-1.60]; frail vs not frail: 1.55 [1.12-2.13], p<0.001). Table 1. Ischemic and bleeding outcomes Conclusions: Frailty is strongly associated with the composite of cardiovascular death, MI, or stroke as well as all-cause mortality. No association of frailty with bleeding was observed in the TRILOGY trial.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».