The Effectiveness of β-Blockers After Myocardial Infarction in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Beta-blocker therapy has been proven to reduce mortality and reinfarction after myocardial infarction (MI), but the impact of beta-blockers on cardiac outcomes in patients with type 2 diabetes in routine practice is not clear. The purpose of this study was to determine the effectiveness of beta-blockers after MI in patients with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using the Saskatchewan Health Databases, 12,272 patients with newly treated diabetes were identified between 1991 and 1996; 625 patients were subsequently admitted for MI. Beta-blocker exposure within 30 days of discharge was identified in 298 patients, and all were followed until death, coverage termination, or 31 December 1999. Multivariate proportional hazards models were used to assess differences in all-cause mortality, recurrent MI, and 30-day all-cause rehospitalization (the latter a proxy measure for drug safety). RESULTS: Patients were aged 69 +/- 11 years old, 66% were male, and mean follow-up was 2.7 +/- 2.1 years. Overall, beta-blockers were prescribed for 48% of patients. There were fewer deaths in the beta-blocker group versus control subjects (55 of 298 [18.5%] vs. 126 of 327 [38.5%], respectively, P < 0.001). However, beta-blockers were not associated with improved survival in multivariate analyses (hazard ratio [HR] 0.89 [95% CI 0.63-1.25]). There were no differences in rates of recurrent MI (adjusted HR 1.35 [0.93-1.95]) or rehospitalizations (adjusted odds ratio 1.40 [0.83-2.37]) between the groups. CONCLUSIONS: Beta-blocker therapy post-MI was not associated with reduced mortality or fewer recurrent events in people with type 2 diabetes in routine practice, although these medications were safe in this 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».