In-Hospital Initiation of Lipid-Lowering Therapy After Coronary Intervention as a Predictor of Long-term Utilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite multiple randomized trials demonstrating their efficacy for the secondary prevention of coronary disease, lipid-lowering agents remain underused. Few studies have examined the relationship between predischarge initiation of lipid-lowering therapy and long-term use. METHODS: Using data from patients at 69 centers from the United States and Canada enrolled in the Evaluation in PTCA to Improve Long-term Outcome With Abciximab GP IIb/IIIa Blockade (EPILOG) trial, we performed a retrospective propensity-analyzed cohort study. Patients underwent percutaneous coronary intervention for stable or recently unstable coronary disease and were older than 21 years, were not taking lipid-lowering therapy at the time of admission, and survived to hospital discharge; 175 were discharged taking lipid-lowering therapy and 1951 were not. RESULTS: After 6 months, 77% of patients who started taking lipid-lowering agents before hospital discharge continued taking therapy, compared with only 25% of those discharged without these agents (relative risk, 3.17; 95% confidence interval, 2.88-3.41; P<.001). After restricting the analysis to propensity-matched patients (n = 477) and adjusting for other potential confounders, initiation of a lipid-lowering agent during hospitalization was the strongest independent predictor of use at 6 months (relative risk, 2.50; 95% confidence interval, 2.29-2.65; P<.001). CONCLUSIONS: Inpatient initiation of lipid-lowering therapy is a strong and independent positive predictor of subsequent use, with patients who start taking lipid-lowering therapy before hospital discharge nearly 3 times as likely to be taking these agents 6 months later. Inpatient initiation of lipid-lowering therapy appears to be an effective strategy for bridging the gap between current medical knowledge and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».