Practice Patterns and Trends in the Use of Medical Therapy in Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical guidelines emphasize medical therapy as the initial approach to the management of patients with stable coronary artery disease (CAD). However, the extent to which medical therapy is applied before and after percutaneous coronary intervention (PCI) in contemporary clinical practice is uncertain. We evaluated medication use for patients with stable CAD undergoing PCI, and assessed whether the COURAGE study altered medication use in the Canadian healthcare system. METHODS AND RESULTS: A population-based cohort of 23 680 older patients >65 years old) with stable CAD undergoing PCI in Ontario between 2003 and 2010 was assembled. Optimal medical therapy (OMT) was defined as prescription for a β-blocker, statin, and either angiotensin-converting enzyme inhibitor or angiotensin II receptor blocker in the 90 days before PCI, and the same medications plus thienopyridine 90 days following PCI. Prior to PCI, 8023 (33.9%) patients were receiving OMT, 11 891 (50.2%) were on suboptimal therapy, and 3766 (15.9%) were not prescribed any medications of interest. There was significant improvement in medical therapy following PCI (OMT: 11 149 [47.1%], suboptimal therapy: 11 591 [48.9%], and none: 940 [4.0%], P<0.001). Utilization rate of OMT reduced significantly after the publication of COURAGE (34.9% before versus 32.8% after, P<0.001). Similarly, the rate of OMT following PCI was lower in the period after publication of COURAGE (47.3% before versus 46.9% after, P<0.001). CONCLUSIONS: OMT was prescribed in about 1 in 3 patients prior to PCI and less than half after PCI. In contrast to the anticipated impact of COURAGE, we found lower rates of medication use in PCI patients after its publication.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».