Improving clinical outcomes by reducing bleeding in patients with non-ST-elevation acute coronary syndromes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Bleeding in patients with coronary artery disease has been linked with adverse outcomes. We examined the incidence and outcomes after bleeding in 20 078 patients with acute coronary syndromes (ACS) enrolled in the OASIS-5 trial who were treated with fondaparinux or the low-molecular weight heparin, enoxaparin. METHODS AND RESULTS: Nine hundred and ninety (4.9%) patients developed major bleeding and 423 (2.1%) developed minor bleeding. Fondaparinux compared with enoxaparin reduced fatal bleeding [0.07 vs. 0.22%, relative risk (RR) 0.30, 95% CI: 0.13-0.71], non-fatal major bleeding (2.2 vs. 4.2%, RR 0.52, 95% CI: 0.44-0.61), minor bleeding (1.1 vs. 3.2%, RR 0.34, 95% CI: 0.27-0.42), and need for transfusion (1.8 vs. 3.1%, RR 0.56, 95% CI: 0.47-0.61) during the first 9 days. One of every six deaths during the first 30 days occurred in patients who experienced bleeding. Cox proportional hazards model revealed that major bleeding was associated with about a four-fold increased hazard of death, myocardial infarction, or stroke during the first 30 days and about a three-fold increased hazard during 180 days of follow up. CONCLUSION: Bleeding in patients with ACS is a powerful determinant of fatal and non-fatal outcomes. Reducing the risk of bleeding using a safer anticoagulant strategy during the first 9 days is associated with substantial reductions in morbidity and mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».