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Enregistrement W2764105246 · doi:10.1093/eurheartj/ehx493.p5601

P5601Polypharmacy: A reality in ST-elevation myocardial infarction

2017· article· en· W2764105246 sur OpenAlexaffabout
Jay Shavadia, Yaru Zheng, Finlay A. McAlister, Robert C. Welsh, Paul W. Armstrong, Padma Kaul

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyMyocardial infarctionInternal medicineElevation (ballistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increasing dispensing rates of multiple medications, especially among the elderly, has mandated informed evaluation of the risks and benefits associated with polypharmacy. We examined the rates and types of medication use among patients discharged from hospital after ST-elevation myocardial infarction (STEMI) in the universal single-payer/single provider healthcare system in Canada. Methods: A population-level integrated database linking hospitalizations, outpatient visits, and pharmaceutical claims data was used to identify all patients >18 years old who were discharged alive from hospital with a primary diagnosis of STEMI and survived to 6-months. Pharmaceutical claims during these 6-months were used to examine the number of prescriptions, by class of drug, and by anatomical therapeutic chemical (ATC) code (which indicates the organ or system on which they act). Results: The cohort consisted of 7741 patients with a median (M) age of 60 years (inter-quartile range (IQR): 52 - 70). The proportion of elderly (age ≥65 years) and females was 37% and 24%, respectively; 63% had a Charlson comorbidity score of 0 (low risk), 27% had a score of 1–2, and 10% had a score of 3 or more (high risk). On average, STEMI patients were on a combination of 8 drugs (Figure 1), and 25% of the patients were prescribed ≥10 drugs. The number of drugs dispensed were higher among the elderly (M 9, IQR: 7–12) compared to younger patients (M 7, IQR: 5–10, p<0.01); and among women (M 9, IQR: 7–12) compared to men (M 7, IQR: 5–10, p<0.01). When prescriptions were grouped by ATC, 7173 (93%) of patients were dispensed drugs related to the cardiovascular system. The CIRCOS© plot (Figure 2) shows the proportion of the 7173 patients on other ATC drugs, the most common of which were related to the gastro-intestinal tract and metabolism (53%), the nervous system (47%), or were anti-infectives (27%).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,290 · 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
Résumé présentoui

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