Impact of Chronic Kidney Disease on Use of Evidence-Based Therapy in Stable Coronary Artery Disease: A Prospective Analysis of 22,272 Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the frequency of chronic kidney disease (CKD), define the associated demographics, and evaluate its association with use of evidence-based drug therapy in a contemporary global study of patients with stable coronary artery disease. METHODS: 22,272 patients from the ProspeCtive observational LongitudinAl RegIstry oF patients with stable coronary arterY disease (CLARIFY) were included. Baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) was calculated (CKD-Epidemiology Collaboration formula) and patients categorised according to CKD stage: >89, 60-89, 45-59 and <45 mL/min/1.73 m2. RESULTS: Mean (SD) age was 63.9±10.4 years, 77.3% were male, 61.8% had a history of myocardial infarction, 71.9% hypertension, 30.4% diabetes and 75.4% dyslipidaemia. Chronic kidney disease (eGFR<60 mL/min/1.73 m2) was seen in 22.1% of the cohort (6.9% with eGFR<45 mL/min/1.73 m2); lower eGFR was associated with increasing age, female sex, cardiovascular risk factors, overt vascular disease, other comorbidities and higher systolic but lower diastolic blood pressure. High use of secondary prevention was seen across all CKD stages (overall 93.4% lipid-lowering drugs, 95.3% antiplatelets, 75.9% beta-blockers). The proportion of patients taking statins was lower in patients with CKD. Antiplatelet use was significantly lower in patients with CKD whereas oral anticoagulant use was higher. Angiotensin-converting enzyme inhibitor use was lower (52.0% overall) and inversely related to declining eGFR, whereas angiotensin-receptor blockers were more frequently prescribed in patients with reduced eGFR. CONCLUSIONS: Chronic kidney disease is common in patients with stable coronary artery disease and is associated with comorbidities. Whilst use of individual evidence-based medications for secondary prevention was high across all CKD categories, there remains an opportunity to improve the proportion who take all three classes of preventive therapies. Angiotensin-converting enzyme inhibitors were used less frequently in lower eGRF categories. Surprisingly the reverse was seen for angiotensin-receptor blockers. Further evaluation is required to fully understand these associations. The CLARIFY (ProspeCtive observational LongitudinAl RegIstry oF patients with stable coronary arterY disease) Registry is registered in the ISRCTN registry of clinical trials with the number ISRCTN43070564. http://www.controlled-trials.com/ISRCTN43070564.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».