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Enregistrement W2048068126 · doi:10.1016/j.ejheart.2007.02.001

Sex Differences in the Effectiveness of Angiotensin Receptor Blockers and Angiotensin Converting Enzyme Inhibitors in Patients with Congestive Heart Failure — A Population Study

2007· article· en· W2048068126 sur OpenAlexaff
Marie Hudson, Elham Rahme, Hassan Behlouli, Richard Sheppard, Louise Pilote

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioInternal medicineAngiotensin-converting enzymeConfidence intervalCardiologyACE inhibitorAngiotensin Receptor BlockersPopulationBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors and angiotensin receptor blockers (ARBs) have been shown to improve survival in patients with congestive heart failure (CHF). We wish to determine whether there are sex-related differences in the optimal treatment of congestive heart failure. METHODS: Using administrative databases, all patients >>=65 years of age discharged with a diagnosis of CHF between January 1998 and March 2003 and who filled a prescription for an ARB or an ACE inhibitor within 90 days of discharge were identified. Time to all-cause death in women and men on ACE inhibitors or ARBs was compared. RESULTS: There were 10,223 women (8627 ACE inhibitors and 1596 ARBs) and 9475 men (8484 ACE inhibitors and 991 ARBs). Hypertension was more common in women (50.1%) than men (33.1%). Women on ARBs had better survival than those on ACE inhibitors (adjusted hazard ratio (HR) 0.69, 95% confidence interval (CI) 0.59, 0.80). There was no difference in survival in men prescribed ARBs compared to ACE inhibitors (HR 1.10, 95% CI 0.95, 1.30). CONCLUSION: These sex differences in treatment-related outcome are important but should be confirmed in a randomized trial before ARBs are preferentially prescribed to women with CHF.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations116
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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