Use of time‐dependent measures to estimate benefits of β‐blockers after myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the reduction in all-cause mortality conferred by beta-blockers in a population-based cohort of elderly survivors of myocardial infarction during the year following hospital discharge. METHODS: A dynamic retrospective cohort was assembled from persons aged 66 years and over surviving myocardial infarction in Quebec between 1990 and 1993. Information on hospitalizations was linked to medication and physician claims, demographic characteristics and vital status. Subjects prescribed beta-blockers at hospital discharge had fewer comorbid medical conditions, less pre-existing cardiovascular disease and less severe infarcts. To control for these differences, analyzes were restricted to subjects receiving at least one beta-blocker and mortality was compared between periods with and without beta-blocker exposure using Cox proportional hazard models. RESULTS: Among 14,547 survivors of myocardial infarction, 41% were dispensed at least one beta-blocker. Among those subjects, the risk of dying during periods of beta-blocker use was reduced 40% (hazard ratio = 0.6; 95% CI: 0.5, 0.7). CONCLUSION: Confounding by indication threatens the validity of observational studies of intended effects of medications. For elderly survivors of myocardial infarction, the estimated benefit of beta-blockers from observational studies is greater than the estimate from randomized trials. Greater benefits do not seem to be an artifact arising from systematically prescribing beta-blockers to subjects with better prognosis. Reducing confounding by indication can enhance the validity of observational studies of medications and widen research applications of administrative health databases. While the actual benefits of medications are never truly known these studies can provide a credible range that brackets the truth.
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 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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».