Consistency of benefit from an early invasive strategy after fibrinolysis: a patient-level meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomised controlled trials have demonstrated improved outcomes with an early invasive strategy compared with routine care after fibrinolysis among patients with ST-elevation myocardial infarction. However, it remains uncertain whether specific patient subsets derive differential benefit from an early invasive strategy. METHODS: Using patient-level data from seven randomised trials, we studied the relationship between treatment assignment (early invasive vs standard care) and adverse cardiovascular events. The outcomes assessed were death/reinfarction at 30 days and at 1 year, as well as death/reinfarction/recurrent ischaemia, major bleeding and stroke at 30 days. The analyses were conducted in strata (age, sex, diabetes, prior infarction, Killip class, anterior infarction and time from symptom onset to fibrinolysis) to assess for an interaction between the stratifying variable and treatment assigned. RESULTS: There were 101 deaths and 115 recurrent infarctions at 30 days in 3010 patients. There were no strata where an invasive strategy conferred a differential treatment effect. With the exception of a marginally significant interaction between Killip class and treatment for death/reinfarction at 30 days and 1 year (p values for interaction 0.044 and 0.038, respectively), no interactions between the stratifying variables and treatment assignment were observed. CONCLUSIONS: Benefit from an early invasive strategy after fibrinolysis for ST-elevation myocardial infarction is similar across patient subgroups stratified by these clinical characteristics. Therefore, prediction of risk and benefit from an early invasive strategy after fibrinolysis for ST-elevation myocardial infarction is best achieved by global risk evaluation rather than specific patient characteristics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».