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Enregistrement W2473272179 · doi:10.1001/jamainternmed.2016.2751

Association Between Achieved Low-Density Lipoprotein Levels and Major Adverse Cardiac Events in Patients With Stable Ischemic Heart Disease Taking Statin Treatment

2016· article· en· W2473272179 sur OpenAlexaff
Morton Leibowitz, Tomas Karpati, Chandra J. Cohen-Stavi, Becca Feldman, Moshe Hoshen, Haim Bitterman, Samy Suissa, Ran D. Balicer

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesClalit Health Services
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioMyocardial infarctionStatinCardiologyPropensity score matchingProportional hazards modelUnstable anginaPopulationAdverse effectCohortStroke (engine)Confidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: International guidelines recommend treatment with statins for patients with preexisting ischemic heart disease to prevent additional cardiovascular events but differ regarding target levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Trial data on this question are inconclusive and observational data are lacking. OBJECTIVE: To assess the relationship between levels of LDL-C achieved with statin treatment and cardiovascular events in adherent patients with preexisting ischemic heart disease. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Population-based observational cohort study from 2009 to 2013 using data from a health care organization in Israel covering more than 4.3 million members. Included patients had ischemic heart disease, were aged 30 to 84 years, were treated with statins, and were at least 80% adherent to treatment or, in a sensitivity analysis, at least 50% adherent. Patients with active cancer or metabolic abnormalities were excluded. EXPOSURES: Index LDL-C was defined as the first achieved serum LDL-C measure after at least 1 year of statin treatment, grouped as low (≤70.0 mg/dL), moderate (70.1-100.0 mg/dL), or high (100.1-130.0 mg/dL). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Major adverse cardiac events included acute myocardial infarction, unstable angina, stroke, angioplasty, bypass surgery, or all-cause mortality. The hazard ratio of adverse outcomes was estimated using 2 Cox proportional hazards models with low vs moderate and moderate vs high LDL-C, adjusted for confounders and further tested using propensity score matching analysis. RESULTS: The cohort with at least 80% adherence included 31 619 patients, for whom the mean (SD) age was 67.3 (9.8) years. Of this population, 27% were female and 29% had low, 53% moderate, and 18% high LDL-C when taking statin treatment. Overall, there were 9035 patients who had an adverse outcome during a mean 1.6 years of follow-up (6.7 per 1000 persons per year). The adjusted incidence of adverse outcomes was not different between low and moderate LDL-C (hazard ratio [HR], 1.02; 95% CI, 0.97-1.07; P = .54), but it was lower with moderate vs high LDL-C (HR, 0.89; 95% CI, 0.84-0.94; P < .001). Among 54 884 patients with at least 50% statin adherence, the adjusted HR was 1.06 (95% CI, 1.02-1.10; P = .001) in the low vs moderate groups and 0.87 (95% CI, 0.84-0.91; P = .001) in the moderate vs high groups. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Patients with LDL-C levels of 70 to 100 mg/dL taking statins had lower risk of adverse cardiac outcomes compared with those with LDL-C levels between 100 and 130 mg/dL, but no additional benefit was gained by achieving LDL-C of 70 mg/dL or less. These population-based data do not support treatment guidelines recommending very low target LDL-C levels for all patients with preexisting heart disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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