Effect of Long-Term Aspirin Use on Embolic Events in Infective Endocarditis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a recent clinical trial, aspirin therapy was initiated approximately 34 days after the onset of symptoms but did not reduce the risk of embolism in patients with endocarditis. However, it is possible that aspirin used early in the course of the disease may be beneficial. The purpose of the study is to assess the effect of long-term daily aspirin use on the risk of embolic events in patients with infective endocarditis. METHODS: The clinical characteristics and outcomes of patients excluded from the Multi-Centre Aspirin Trial in Infective Endocarditis because of long-term aspirin use (n = 84) were compared with the data for patients randomized to the placebo arm (n = 55). The former patients took aspirin before and during the early stages of infective endocarditis, whereas the latter patients were not exposed to aspirin before and during the entire hospitalization. Logistic modeling was used to assess the effect of long-term aspirin use on embolism and bleeding. RESULTS: There was a trend toward excess bleeding in long-term aspirin recipients, compared with placebo recipients (P = .065). Logistic modeling revealed that long-term aspirin use may be associated with excess bleeding (unadjusted odds ratio, 2.35 [P = .059]; adjusted odds ratio, 2.08 [P = .118]), but it had no impact on the risk of embolic events in either model. CONCLUSIONS: In patients with endocarditis, long-term daily use of aspirin does not reduce the risk of embolic events but may be associated with a higher risk of bleeding. In the acute phase of endocarditis, aspirin should be used with caution.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».