Real-world cardiovascular disease burden in patients with atherosclerotic cardiovascular disease: a comprehensive systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Based on randomized controlled trials (RCTs), non-fatal myocardial infarction (MI) rates range between 9 and 15 events per 1000 person-years, ischemic stroke between 4 and 6 per 1000 person-years, CHD death rates between 5 and 7 events per 1000 person-years, and any major vascular event between 28 and 53 per 1000 person-years in patients with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). We reviewed global literature on the topic to determine whether the real-world burden of secondary major adverse cardiovascular events (MACEs) is higher among ASCVD patients. METHODS: We searched PubMed and Embase using MeSH/keywords including cardiovascular disease, secondary prevention and observational studies. Studies published in the last 5 years, in English, with ≥50 subjects with elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) or on statins, and reporting secondary MACEs were included. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of each included study. RESULTS: Of 4663 identified articles, 14 studies that reported MACE incidence rates per 1000 person-years were included in the review (NOS grades ranged from 8 to 9; 2 were prospective and 12 were retrospective studies). Reported incidence rates per 1000 person-years had a range (median) of 12.01-39.9 (26.8) for MI, 13.8-57.2 (41.5) for ischemic stroke, 1.0-94.5 (21.1) for CV-related mortality and 9.7-486 (52.6) for all-cause mortality. Rates were 25.8-211 (81.1) for composite of MACEs. Multiple event rates had a range (median) of 60-391 (183) events per 1000 person-years. CONCLUSIONS: Our review indicates that MACE rates observed in real-world studies are substantially higher than those reported in RCTs, suggesting that the secondary MACE burden and potential benefits of effective CVD management in ASCVD patients may be underestimated if real-world data are not taken into consideration.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».