Sex-Stratified Trends in Enrollment, Patient Characteristics, Treatment, and Outcomes Among Non–ST-Segment Elevation Acute Coronary Syndrome Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adequate representation by sex in trials allows generalizability of results. We examined representation of women in clinical trials during a 17-year period in which inclusion criteria were broadened and federal mandates for representativeness were launched. METHODS AND RESULTS: Using mixed models, we studied sex-stratified temporal trends in enrollment, clinical characteristics, treatment, and outcomes among 76 148 non-ST-segment elevation acute coronary syndrome patients using patient-level data merged from 11 phase III trials conducted from 1994 to 2010. Overall, 33.3% of patients were women, which changed minimally over time. Women were consistently 4 to 5 years older than men (median age 68 [interquartile range 61-75] versus 64 [interquartile range 56-72] years) and more frequently had diabetes mellitus, hypertension, and heart failure; men more frequently had prior myocardial infarction and revascularization. GRACE risk scores increased over time for both sexes with the inclusion of older patients with more comorbidities. Use of percutaneous coronary intervention, in-hospital and discharge angiotensin-converting enzyme inhibitor/angiotensin II receptor blockers, β-blockers, and lipid-lowering drugs also increased among both sexes. Kaplan-Meier estimates of 6-month mortality declined from 7.0% [95% confidence interval 6.5%-7.6%] to 4.5% [95% confidence interval 4.0%-5.0%] among women and 6.3% [95% confidence interval 6.0%-6.7%] to 3.1% [95% confidence interval 2.9%-3.4%] among men during the 17-year period. CONCLUSIONS: The relative proportion of women in non-ST-segment elevation acute coronary syndrome trials changed minimally over time. Nevertheless, in parallel with men, use of evidence-based care and outcomes improved significantly over time among women.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».