Abstract 11594: Reduction in Subtypes and Sizes of Myocardial Infarction With Ticagrelor in PEGASUS-TIMI 54
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Ticagrelor reduced the risk of CV death, MI or stroke (MACE) in stable patients with prior MI in PEGASUS-TIMI 54. We investigated the efficacy of ticagrelor in reducing different subtypes and sizes of MI. Methods: MIs were adjudicated by the blinded TIMI Clinical Events Committee with definitions consistent with the Third Universal Definition of MI. Each MI was categorized by subtype and fold elevation of peak troponin (Tn) over the upper limit of normal (ULN). Results for both doses of ticagrelor were pooled in comparison to placebo. Results: A total of 1042 MIs occurred in the 21,162 randomized patients over a median follow up of 33 months. The majority (76%) of the MIs were spontaneous (Type 1), with demand MI (Type 2) and PCI-related (Type 4) accounting for 13% and 10% respectively (Figure Left); sudden death MI (Type 3) and CABG-related MI (Type 5) each accounted for <1%. Using fold elevation in Tn, half of MIs (520, 50%) had a peak Tn ≥10x ULN and 21% of MIs (220) had a peak Tn ≥100x ULN (Figure Right). A total of 21% (224) were STEMI. Overall ticagrelor reduced MI at 3 yrs (4.47% vs 5.25%, HR 0.83, 95% CI 0.72 - 0.95, p=0.0055). The benefit was highly consistent among the different subtypes of MI (Figure left) and with increasing size of MI by fold elevation of Tn (Figure right) and for STEMI (HR 0.60, 95% CI 0.46 - 0.78, p=0.0002). Conclusion: In stable outpatients with a history of MI the majority of recurrent MI events are spontaneous and associated with a high biomarker elevation. Ticagrelor significantly reduces the incidence of MI consistently among different subtypes and biomarker sizes, with the greatest absolute reduction in spontaneous MIs, large MIs, and STEMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».