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Enregistrement W2521504831 · doi:10.1161/circoutcomes.5.suppl_1.a90

Abstract 90: Contemporary Use of Renin-Angiotensin System Blockers in Acute Coronary Syndromes: Findings from Get With The Guidelines-Coronary Artery Disease Program

2012· article· en· W2521504831 sur OpenAlexaff
Kevin R. Bainey, Gregg C. Fonarow, Christopher P. Cannon, Adrian F. Hernandez, Eric D. Peterson, W. Frank Peacock, Warren K. Laskey, Xin Zhao, Lee H. Schwamm, Deepak L. Bhatt

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineAcute coronary syndromeGuidelineCoronary artery diseaseMyocardial infarctionCardiologyObservational studyHeart failureDiabetes mellitusLogistic regressionAngiotensin-converting enzymeMedical prescriptionEmergency medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI) or angiotensin receptor blockers (ARB) initiated after myocardial infarction (MI) reduce mortality and are American College of Cardiology / American Heart Association (ACC/AHA) guideline recommended. Yet, contemporary use of ACEI or ARB in acute coronary syndrome (ACS) patients at hospital discharge has not been well studied. Objective: To examine ACEI/ARB prescription based on current Class I guideline criteria, patient and hospital factors associated with use, and temporal trends in patients hospitalized with ACS. Methods: We performed an observational analysis of 80,241 patients admitted with an ACS and discharged home from 311 hospitals participating in the Get With The Guidelines - Coronary Artery Disease Program from January 01 2005 to December 30 2009. Patient and hospital characteristics, measures and other outcomes were summarized descriptively by ACEI/ARB vs. no ACEI/ARB for ACC/AHA Class I indication. Pearson Chi-square test was used for categorical variables and Wilcoxon test was used for continuous variables. A multivariable logistic regression model with GEE method was fitted to identify influencing factors on ACEI/ARB use at discharge. Results: Among the 60,847 patients with an ACC/AHA Class I indication (left ventricular dysfunction or medical history of heart failure, hypertension or diabetes mellitus), 49,682 (81.7%) received ACEI/ARB with modest increase in treatment over the study period (76.7% to 84.6%). Patient and hospital factors independently associated with ACEI/ARB therapy use in patients meeting ACC/AHA Class I indication are shown in Table 1. Conclusion: Results from this large national registry suggest that one in five eligible patients hospitalized for ACS failed to receive ACC/AHA Class I guideline recommended ACEI/ARB therapy and use varies by patient factors. In particular, the low likelihood of ACEI/ARB post coronary artery bypass grafting surgery (CABG) raises concern. Thus, additional quality improvement efforts are warranted.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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