The impact of gender on the treatment and outcomes of patients with early reinfarction after fibrinolysis: insights from ASSENT-2⋆
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess gender differences in patients with early reinfarction after fibrinolysis for acute myocardial infarction (AMI) and the impact of these differences on treatment and outcomes. METHODS AND RESULTS: We studied 3.7% of men (n=481) and 4.8% of women (n=189) with early reinfarction after fibrinolysis for AMI in the ASSENT-2 trial of 16,949 patients. Women with reinfarction were older and more often had hypertension, diabetes, and major bleeding prior to reinfarction. Despite adjustment for these differences, women with reinfarction were less likely to receive repeat fibrinolytic therapy (OR: 0.55; 95% CI: 0.37-0.84). Aggressive treatment by either repeat fibrinolysis or urgent revascularization was associated with reduced 1-year mortality irrespective of gender. Death within 24 h of reinfarction was more frequent in women and accounted for a greater proportion of their 1-year mortality (56.0 vs 34.8%; p=0.02). The excess mortality in women at 1 year (27.3 vs 19.9%; p=0.045) was eliminated after adjustment for gender differences in baseline risk profile. CONCLUSION: Women with early reinfarction following fibrinolysis for AMI had more frequent early death and were managed less aggressively. These findings suggest the need for increased awareness and timely intervention in these patients.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».