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Enregistrement W2146368234 · doi:10.1136/heartjnl-2014-306389

Impact of Human Development Index on the profile and outcomes of patients with acute coronary syndrome

2014· article· en· W2146368234 sur OpenAlexaff
Ambuj Roy, Matthew T. Roe, Megan L. Neely, Derek D. Cyr, Dmitry Zamoryakhin, Keith A.A. Fox, Harvey D. White, Paul W. Armstrong, E. Magnus Ohman, Dorairaj Prabhakaran

Notice bibliographique

RevueHeart · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research Institute
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionHuman Development IndexAcute coronary syndromeInternal medicineClinical endpointPopulationClinical trialHuman development (humanity)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study the impact of national economic and human development status on patient profiles and outcomes in the setting of acute coronary syndrome (ACS). METHODS: We conducted a retrospective analysis of the Targeted Platelet Inhibition to Clarify the Optimal Strategy to Medically Manage Acute Coronary Syndromes trial (TRILOGY ACS) population (51 countries; 9301 patients). Outcome measures compared baseline characteristics and clinical outcomes through 30 months by 2010 country-level United Nations Human Development Indices (HDIs) and per-capita gross national income. RESULTS: TRILOGY ACS enrolled 3659 patients from 27 very-high HDI countries, 3744 from 18 high-HDI countries and 1898 from 6 medium-HDI countries. Baseline characteristics of groups varied significantly, with the medium-HDI group having a lower mean age (63.0 years, vs 65.0 and 68.0 years for high-HDI and very-high HDI, respectively; p<0.001), lower baseline Global Registry of Acute Coronary Events risk score and lower rate of non-ST-segment elevation myocardial infarction (58.0%, vs 62.2% and 83.9% among high-HDI and very-high HDI, respectively). Medium-HDI and high-HDI patients had lower unadjusted 30-month rates for the composite of cardiovascular death/myocardial infarction/stroke (17.6%, 16.9% and 23.1% for medium-HDI, high-HDI and very-high HDI, respectively); this difference disappeared after adjusting for baseline characteristics. Adjusted HRs for the composite endpoint were lower in lower-income/middle-income countries vs upper-income/middle-income (0.791(95% CI 0.632 to 0.990)) and high-income countries (0.756 (95% CI 0.616 to 0.928)), with differences largely attributable to myocardial infarction rates. CONCLUSIONS: Clinical patient profiles differed substantially by country HDI groupings. Lower unadjusted event rates in medium-HDI countries may be explained by younger age and lower comorbidity burden among these countries' patients. This heterogeneity in patient recruitment across country HDI groupings may have important implications for future global ACS trial design. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00699998.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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