Low‐dose aspirin for prevention of cardiovascular disease in patients on hemodialysis: A 5‐y prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Aspirin is an effective antiplatelet drug for preventing cardiovascular events in high‐risk subjects. However, for patients with chronic kidney disease and undergoing hemodialysis (HD), its preventive efficacy remains controversial. The present study aimed to determine whether aspirin therapy reduces the risk of cardiovascular disease (CVD) and all‐cause mortality in patients on HD. Methods We conducted a 5‐y prospective cohort study involving patients on HD. Major exposure variables included prescription of aspirin (100 mg/d) and no aspirin (nonaspirin). The primary outcomes included all‐cause death, cardiovascular events, hemorrhage, and ischemic stroke. The secondary outcome included bleeding events defined by the requirement of hospitalization. Findings In this study, 406 patients on regular HD were involved during a 5‐y follow‐up. Among these, 152 and 254 propensity‐matched patients were enrolled in the aspirin and nonaspirin cohort, respectively. The cumulative survival rate was not significantly higher in the aspirin than in the nonaspirin users (log rank χ2 = 1.080, P = 0.299). Aspirin use was not significantly associated with reduced all‐cause mortality, fatal and nonfatal congestive heart failure, as well as acute myocardial infarction and ischemic stroke. The risk of fatal cerebral hemorrhage was not significantly increased in the aspirin users (HR = 1.795, 95% CI 0.666–4.841, P = 0.174). After adjustment for other confounders, aspirin use was also not associated with decreased risk of all‐cause mortality and CVD. Discussion The present prospective cohort study suggests that low‐dose aspirin use is not associated with a significant decrease in the risks of all‐cause mortality, CVD, and stroke in population undergoing HD ( ClinicalTrials.gov number, NCT02261025).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».