Retrospective review of in hospital use of mineralocorticoid receptor antagonists for high risk patients following myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little data regarding use of mineralocorticoid antagonists (MRAs) for patients reduced LV ejection fraction (LVEF) following acute myocardial infarction (MI). We determined the frequency and temporal trends of MRA use in these patients. METHODS: We performed a retrospective review of all cases of acute MI between June 1, 2010 and April 1, 2012. Patients were considered eligible for MRA therapy if they were admitted with acute MI with LVEF ≤ 40 % and had heart failure symptoms or a history of diabetes. RESULTS: Of 3910 cases of acute MI, 332 patients were considered eligible for MRA therapy. MRA therapy was prescribed for 92/332 (28 %) eligible patients, while 66 of 1142 (6 %) of ineligible patients were so treated. Over the study period, usage in eligible and ineligible patients rose significantly (22 to 30 %, p = 0.08 and 4 to 7 %, p = 0.04 respectively). CONCLUSIONS: Prescription of MRAs for eligible patients occurred in a minority of patients, and demonstrated a modest increase over time. In patients without an indication for MRAs, a similar trend was observed. Further study is required to better understand barriers to appropriate use of MRAs in this patient population.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».