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Enregistrement W2515445066 · doi:10.1161/circulationaha.116.024800

Ten-Year Outcomes After Coronary Artery Bypass Grafting According to Age in Patients With Heart Failure and Left Ventricular Systolic Dysfunction

2016· article· en· W2515445066 sur OpenAlexaff
Mark C. Petrie, Pardeep S. Jhund, Lilin She, Christopher Adlbrecht, Torsten Doenst, Julio A. Panza, James A. Hill, Kerry L. Lee, Jean L. Rouleau, David Prior, Imtiaz S. Ali, Maddury Jyotsna, Krzysztof S. Gołba, Harvey D. White, Peter E. Carson, Łukasz Chrzanowski, Alexander Romanov, Alan B. Miller, Eric J. Velazquez

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineQuartileEjection fractionCardiologyInternal medicineHeart failureCoronary artery diseaseArteryBypass graftingRandomized controlled trialLog-rank testSurvival analysisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Advancing age is associated with a greater prevalence of coronary artery disease in heart failure with reduced ejection fraction and with a higher risk of complications after coronary artery bypass grafting (CABG). Whether the efficacy of CABG compared with medical therapy (MED) in patients with heart failure caused by ischemic cardiomyopathy is the same in patients of different ages is unknown. Methods: A total of 1212 patients (median follow-up, 9.8 years) with ejection fraction ≤35% and coronary disease amenable to CABG were randomized to CABG or MED in the STICH trial (Surgical Treatment for Ischemic Heart Failure). Results: Mean age at trial entry was 60 years; 12% were women; 36% were nonwhite; and the baseline ejection fraction was 28%. For the present analyses, patients were categorized by age quartiles: quartile 1, ≤54 years; quartile, 2 >54 and ≤60 years; quartile 3, >60 and ≤67 years; and quartile 4, >67 years. Older versus younger patients had more comorbidities. All-cause mortality was higher in older compared with younger patients assigned to MED (79% versus 60% for quartiles 4 and 1, respectively; log-rank P =0.005) and CABG (68% versus 48% for quartiles 4 and 1, respectively; log-rank P <0.001). In contrast, cardiovascular mortality was not statistically significantly different across the spectrum of age in the MED group (53% versus 49% for quartiles 4 and 1, respectively; log-rank P =0.388) or CABG group (39% versus 35% for quartiles 4 and 1, respectively; log-rank P =0.103). Cardiovascular deaths accounted for a greater proportion of deaths in the youngest versus oldest quartile (79% versus 62%). The effect of CABG versus MED on all-cause mortality tended to diminish with increasing age ( P interaction =0.062), whereas the benefit of CABG on cardiovascular mortality was consistent over all ages ( P interaction =0.307). There was a greater reduction in all-cause mortality or cardiovascular hospitalization with CABG versus MED in younger compared with older patients ( P interaction =0.004). In the CABG group, cardiopulmonary bypass time or days in intensive care did not differ for older versus younger patients. Conclusions: CABG added to MED has a more substantial benefit on all-cause mortality and the combination of all-cause mortality and cardiovascular hospitalization in younger compared with older patients. CABG added to MED has a consistent beneficial effect on cardiovascular mortality regardless of age. Clinical Trial Registration: URL: http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00023595.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations169
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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