Chronic Kidney Disease, Cardiovascular Risk, and Response to Angiotensin-Converting Enzyme Inhibition After Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with end-stage renal disease and those with lesser degrees of chronic kidney disease (CKD) have an increased risk of death after myocardial infarction (MI) that is not fully explained by associated comorbidities. Future cardiovascular event rates and the relative response to therapy in persons with mild to moderate CKD are not well characterized. METHODS AND RESULTS: We calculated the estimated glomerular filtration rate (eGFR) using the 4-variable Modification of Diet in Renal Disease method in 2183 Survival And Ventricular Enlargement (SAVE) trial subjects. SAVE randomized post-MI subjects (3 to 16 days after MI) with left ventricular ejection fraction < or =40% and serum creatinine <2.5 mg/dL to captopril or placebo. Cox proportional hazards models were used to evaluate the relative hazard rates for death and cardiovascular events associated with reduced eGFR. Subjects with reduced eGFR were older and had more extensive comorbidities. The multivariable adjusted risk ratio for total mortality associated with reduced eGFR from 60 to 74, 45 to 59, and <45 mL x min(-1) x 1.73 m(-2) (compared with eGFR > or =75 mL x min(-1) x 1.73 m(-2)) was 1.11 (0.86 to 1.42), 1.24 (0.96 to 1.60) and 1.81 (1.32 to 2.48), respectively (P for trend =0.001). Similar adjusted trends were present for CV mortality (P=0.001), recurrent MI (P=0.017), and the combined CV mortality and morbidity outcome (P=0.002). The absolute benefit of captopril tended to be greater in subjects with CKD: 12.4 versus 5.5 CV events prevented per 100 subjects with (n=719) and without (n=1464) CKD, respectively. CONCLUSIONS: CKD was associated with a heightened risk for all major CV events after MI, particularly among subjects with an estimated glomerular filtration rate <45 mL x min(-1) x 1.73 m(-2). Randomization to captopril resulted in a reduction of CV events irrespective of baseline kidney function.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».