Long-term patient and kidney survival after coronary artery bypass grafting, percutaneous coronary intervention, or medical therapy for patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Revascularization in patients with chronic kidney disease (CKD) and coronary artery disease (CAD) is often deferred because of concern over progression of renal failure. HYPOTHESIS: Revascularization with either coronary artery bypass grafting (CABG) or percutaneous coronary intervention (PCI) leads to progression of renal failure, but improves survival compared with medical therapy in patients with CKD. PATIENTS AND METHODS: Linkages between the British Columbia Cardiac Registry and the British Columbia Renal Registry of patients with established CAD and CKD who underwent CABG, PCI, or were treated medically were propensity matched. Overall patient survival was analyzed using a Cox proportional hazard model. Primary renal outcomes, defined as patients requiring long-term dialysis or progressive loss in kidney function, were analyzed using a competing risk approach. RESULTS: On the basis of the matched cohort, the risk of renal outcome in the first three months was the highest in the CABG group, but comparable between the PCI and the medical group (estimated probability at 3 months: 12.7% for CABG, 5.4% for PCI, 4.4% for medical; P<0.01). The estimated probability for the renal outcome at 24 months was similar across the groups: 37.9% for CABG, 37.6% for PCI, and 35.2% for medical therapy (P=0.62). The mortality risk at 24 months was lower for CABG (3.9%) compared with PCI (14.5%) or medical therapy (16.4%) (P<0.01). CONCLUSION: In patients with CAD and CKD who undergo the current practice of CABG, PCI, or are treated with medical therapy, progression of renal failure is higher in the first 3 months for CABG, but similar for all groups at 24 months. The 2-year mortality is lower in patients treated with CABG compared with PCI or medical therapy.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».