Quantification of the effect of clopidogrel on enzymatic infarct size related to a percutaneous coronary intervention in patients with acute coronary syndromes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Using data from the CHAMPION percutaneous coronary intervention (PCI), we determined the relationship between clopidogrel started at least 5 days before PCI (maintenance of clopidogrel) and PCI-related enzymatic infarct size. BACKGROUND: Clopidogrel is recommended in patients with acute coronary syndrome (ACS) managed with PCI, but its effect on PCI-related myonecrosis in contemporary patients has not been quantified. PATIENTS AND METHODS: Patients with ACS (with or without ST-segment elevation) who underwent PCI and had at least three creatine kinase-MB (CK-MB) samples after PCI were included. Enzymatic infarct size was defined as the peak CK-MB concentration indexed by its upper limit of normal. Associations between maintenance clopidogrel and enzymatic infarct size were explored using multivariable linear regression (with and without missing data imputation) and propensity score analysis using inverse probability weighting. RESULTS: Of 8877 patients randomized, 6327 (71.3%) were included (median age 61 years, 73% male, 13% ACS with ST-segment elevation). Of these 6327 patients, 2015 (31.8%) were on maintenance clopidogrel. After multivariable adjustment, maintenance clopidogrel was associated with a reduction in enzymatic infarct size {β=-0.63; 47% decrease in peak CK-MB [95% confidence interval (CI) 35, 56%]}. Multivariable linear regression with multiple imputations and inverse probability weighting propensity score analysis yielded similar results, with maintenance clopidogrel associated with 44% (95% CI 33, 53%) and 29% (95% CI 24, 33%) infarct size reductions. CONCLUSION: In this subgroup analysis of modern ACS patients, clopidogrel maintenance was independently associated with smaller enzymatic infarct size after PCI. These results are consistent with previous observations suggesting a benefit of clopidogrel on the procedural outcome and quantify this benefit.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».