The impact of diabetes on one-year health status outcomes following acute coronary syndromes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is an important predictor of mortality patients with ACS. However, little is known about the association between diabetes and health status after ACS. The objective of this study was to examine the association between diabetes and patients' health status outcomes one year after an acute coronary syndrome (ACS). METHODS: This was a prospective cohort study of patients hospitalized with ACS. Patients were evaluated at baseline and one year with the Seattle Angina Questionnaire (SAQ). Socio-demographic and clinical characteristics were ascertained during index ACS hospitalization. One year SAQ Angina Frequency, Physical Limitation, and Health-Related Quality of Life (HRQoL) scales were the primary outcomes of the study. RESULTS: Of 1199 patients, 326 (37%) had diabetes. Patients with diabetes were more likely to present with unstable angina (52% vs. 40%; p < 0.001), less likely to present with STEMI (20% vs. 31%; p < 0.001), and less likely to undergo coronary angiography (68% vs. 82%; p < 0.001). In multivariable analyses, the presence of diabetes was associated with significantly more angina (OR 1.36; 95% CI 1.01-1.38), cardiac-related physical limitation (OR 1.94; 95% CI 1.57-3.24) and HRQoL deficits (OR 1.43; 95% CI 1.01-2.04) at one year. CONCLUSION: Diabetes is associated with more angina, worse physical limitation, and worse HRQoL one year after an ACS. Future studies should assess whether health status outcomes of patients with diabetes could be improved through more aggressive ACS treatment or post-discharge surveillance and angina management.
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.
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) | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle