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Enregistrement W2763941071 · doi:10.1093/eurheartj/ehx504.3123

3123The impact of renal disease on target vessel revascularisation following percutaneous coronary intervention: a contemporary analysis of 45,287 patients from the British Columbia Cardiac Registry

2017· article· en· W2763941071 sur OpenAlexaffabout
Navin Chandra, Imad Nadra, L. Ding, Sean Hardiman, A. Fung, Eve Aymong, Albert W. Chan, Stephen Hodge, Jacob Antonsen, Kevin Horgan, A. Levin, Simon D. Robinson, A. Della Siega, Bilal Iqbal

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensRoyal Jubilee Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionCardiologyInternal medicinePercutaneousConventional PCIEmergency medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic kidney disease (CKD) is an established risk factor for the development and progression of coronary artery disease. It is present in approximately 40% of patients undergoing percutaneous coronary intervention (PCI) and confers a strong independent risk for morbidity and mortality after PCI. CKD is also often perceived as a risk factor for repeat revascularization, based on small limited studies. Whether or not CKD predicts restenosis and/or repeat revascularization in the contemporary era is unknown. Purpose: We evaluated the relationship between baseline renal function and target vessel revascularization (TVR) in unselected patients undergoing PCI. Methods: We analysed 45,287 patients undergoing PCI between 2008–2014 enrolled in the British Columbia Cardiac registry. We evaluated TVR up to 2 years. Renal disease was categorized by glomerular filtration rate (GFR, mL/min/1.73m2): ≥90 (n=10219), 90>GFR≥60 (n=17019), 60>GFR≥30 (14876), 30>GFR≥0 (n=2594) and dialysis-dependence (n=579). We used Cox proportional hazard regression models and Kaplan-Meier analyses. Results: The 2-year TVR rates were 10.7% (GFR>90); 10.4% (90>GFR≥60); 10.4% (60>GFR≥30); 9.1% (30>GFR≥0); and 19.2% (dialysis). The TVR rates were significantly higher in dialysis patients versus non-dialysis patients (19.2% vs. 10.4%, p<0.001). Multivariable analyses indicated that declining GFR was not associated with TVR in non-dialysis patients, but was a strong independent predictor for 2-year TVR in those dialysis-dependent (HR=1.69, 95% CI: 1.37–2.08, p<0.001) (Figure 1A and 1B). This association was consistently observed for all clinical indications, and in stratified analyses for patient groups considered to have increased risk for TVR, including diabetic (HR=1.69, 95% CI: 1.32-.18, p<0.0001) versus non-diabetic patients (HR=1.73, 95% CI: 1.24–2.42, p=0.001); stent length ≥30mm (HR=1.42, 95% CI: 1.06–1.91, p=0.021) versus <30mm (HR=2.04, 95% CI: 1.51–2.74, p<0.001); stent diameter ≥3mm (HR=1.99, 95% CI: 1.5–2.55, p<0.001) versus <3mm (HR=2.43, 95% CI: 1.66–3.56, p<0.001); and bare metal stents use (HR=1.52, 95% CI: 0.99–2.36, p=0.056) versus drug-eluting stents (HR=1.77, 95% CI: 1.39–2.24, p<0.001).

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)0,003
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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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