Pattern of antimalaria treatment and risk factors for torsades de pointes in admitted heart failure patients in Lagos-Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a malaria-holoendemic region, concurrent malaria complicating heart failure (HF) occurs; with higher morbidity and increased adverse drug-drug interactions. Aim: To characterise malaria treatment and risk factors of cardio-toxicity among HF patients. Objectives: To characterise the use of anti-malaria agents (AMA), compare risk factors of torsades de pointes (TdP) amongst AMA-users and non-users, and to assess length of hospital stay. Methods: Admitted HF patients were retrospectively studied, and grouped on the basis of malaria treatment. TdP risk factors- advanced age, bradycardia, hypokalemia, and QTc prolongation were compared in the two groups. Results: The 160 HF patients (mean ejection fraction 39.6% ± 12.6%, mean age 54.9 ± 14.6 years) included 82 males (51.3%), with predominant non-ischemic HF. Malaria treatment occurred in 32.5% (52), though diagnosis was presumptive in 48 (92.3%). All (100%) malaria prescriptions were artemisinin-based, but monotherapeutic in 6 (11.4%). Partner-drugs included sulphadoxine-pyrimethamine (SP) 26 (50%), and lumefantrine 7 (13.5%). TdP risk-factors of age 65 years, prolonged QTc, hypokalemia, and bradycardia occurred in 43 (26.9%), 63 (39.4%), 48 (30%), and 8 (5.0%) respectively. Group 1 (AMA treated) and group 2 patients were comparable on all mean values of risk factors. Nevertheless, affected proportions were significantly different for hypokalemia (X2 = 6.1), QTc prolongation (48.1% versus 35.2%, p < .05), and older age (38.5% versus, 21.3%, p < .05%). Conclusion: Though all HF patients similarly demonstrated risks of TdP, univariate analysis indicates a significantly higher proportion in malaria-treated patients; supporting further therapeutic caution in this patient subset.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».