MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2515649120 · doi:10.1001/jama.2016.10766

Association of Clinical Factors and Therapeutic Strategies With Improvements in Survival Following Non–ST-Elevation Myocardial Infarction, 2003-2013

2016· article· en· W2515649120 sur OpenAlexaff
Marlous Hall, Tatendashe B Dondo, Andrew T. Yan, Shaun G. Goodman, Héctor Bueno, Derek P. Chew, David Brieger, Adam Timmis, Phillip D Batin, John Deanfield, Harry Hemingway, Keith A.A. Fox, Chris P Gale

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioMyocardial infarctionGuidelineCardiologyProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: International studies report a decline in mortality following non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI). Whether this is due to lower baseline risk or increased utilization of guideline-indicated treatments is unknown. OBJECTIVE: To determine whether changes in characteristics of patients with NSTEMI are associated with improvements in outcomes. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Data on patients with NSTEMI in 247 hospitals in England and Wales were obtained from the Myocardial Ischaemia National Audit Project between January 1, 2003, and June 30, 2013 (final follow-up, December 31, 2013). EXPOSURES: Baseline demographics, clinical risk (GRACE risk score), and pharmacological and invasive coronary treatments. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Adjusted all-cause 180-day postdischarge mortality time trends estimated using flexible parametric survival modeling. RESULTS: Among 389 057 patients with NSTEMI (median age, 72.7 years [IQR, 61.7-81.2 years]; 63.1% men), there were 113 586 deaths (29.2%). From 2003-2004 to 2012-2013, proportions with intermediate to high GRACE risk decreased (87.2% vs 82.0%); proportions with lowest risk increased (4.2% vs 7.6%; P= .01 for trend). The prevalence of diabetes, hypertension, cerebrovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, chronic renal failure, previous invasive coronary strategy, and current or ex-smoking status increased (all P < .001). Unadjusted all-cause mortality rates at 180 days decreased from 10.8% to 7.6% (unadjusted hazard ratio [HR], 0.968 [95% CI, 0.966-0.971]; difference in absolute mortality rate per 100 patients [AMR/100], -1.81 [95% CI, -1.95 to -1.67]). These findings were not substantially changed when adjusted additively by baseline GRACE risk score (HR, 0.975 [95% CI, 0.972-0.977]; AMR/100, -0.18 [95% CI, -0.21 to -0.16]), sex and socioeconomic status (HR, 0.975 [95% CI, 0.973-0.978]; difference in AMR/100, -0.24 [95% CI, -0.27 to -0.21]), comorbidities (HR, 0.973 [95% CI, 0.970-0.976]; difference in AMR/100, -0.44 [95% CI, -0.49 to -0.39]), and pharmacological therapies (HR, 0.972 [95% CI, 0.964-0.980]; difference in AMR/100, -0.53 [95% CI, -0.70 to -0.36]). However, the direction of association was reversed after further adjustment for use of an invasive coronary strategy (HR, 1.02 [95% CI, 1.01-1.03]; difference in AMR/100, 0.59 [95% CI, 0.33-0.86]), which was associated with a relative decrease in mortality of 46.1% (95% CI, 38.9%-52.0%). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among patients hospitalized with NSTEMI in England and Wales, improvements in all-cause mortality were observed between 2003 and 2013. This was significantly associated with use of an invasive coronary strategy and not entirely related to a decline in baseline clinical risk or increased use of pharmacological therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations102
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMAMême sujetAcute Myocardial Infarction ResearchTravaux en français237 207