Clinical validation of BARC definitions of bleeding after an ACS in the TRACER trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to study the relationship between Bleeding Academic Research Consortium (BARC)-graded events and mortality in the TRACER trial, which randomized 12,944 patients with non–ST-segment elevation acute coronary syndromes (NSTE ACS) to vorapaxar or placebo. Methods: In this analysis from the TRACER trial data, all non-coronary artery bypass graft (CABG)-related bleeding events were reclassified using the BARC bleeding scale, using data from clinical events committee adjudication. The association between BARC hierarchical grading and death from all causes was assessed. Results: During the median follow-up of 502 days post randomization (interquartile range, 349–667), BARC-grade ≥2 and BARC-grade ≥3 bleeding events occurred in 1803 (14.0%) and 572 (4.4%) of 12,887 patients, respectively. The rate of death from all causes in the first year 1) following the first BARC-class ≥2 bleeding event was 9.8%, and 2) following the first BARC-class ≥3 bleeding event was 21.0%. There was a gradual increase in post randomization mortality with an increase in the severity of bleeding. The adjusted estimated hazard of fatality for intracranial hemorrhage (3c) was at least 6 times higher than BARC classes 3a and 3b. Table 1. Association between BARC bleeding classification and mortality post randomization *Estimated by Cox regression model of all-cause mortality with BARC bleeding as time-dependent covariate. Conclusions: Following an NSTE ACS episode, there was a graded association between bleeding severity according to the BARC scale and subsequent mortality.
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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 | 0,036 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».