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Enregistrement W2771010492 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.16941

Abstract 16941: Device Therapies Among Patients Receiving Primary Prevention Implantable Cardioverter Defibrillators (ICDs): Insights From the Cardiovascular Research Network Longitudinal Study of ICDs

2015· article· en· W2771010492 sur OpenAlexaff
Robert T. Greenlee, Alan S. Go, David J. Magid, Pamela N. Peterson, Andrea E. Cassidy‐Bushrow, Charles Gaber, Romel Garcia‐Montilla, Karen A. Glenn, Nigel Gupta, Jerry H. Gurwitz, Stephen C. Hammill, John J. Hayes, Alan H. Kadish, David D. McManus, Deborah Multerer, J. David Powers, Liza M. Reifler, Kristi Reynolds, Claudio Schuger, Param Sharma, David H. Smith, Mary Suits, Sue Hee Sung, Paul D. Varosy, Humberto Vidaillet, Frederick A. Masoudi

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensStan Cassidy Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioImplantable cardioverter-defibrillatorConfidence intervalMedicaidEmergency medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Primary prevention implantable cardioverter defibrillators (ICDs) reduce mortality in select patients with left ventricular systolic dysfunction (LVSD). The occurrence of device therapies after ICD implantation in contemporary clinical practice is not well described, especially in patient subgroups designated in the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) 2005 Coverage with Evidence Development (CED). Methods: The Longitudinal Study of ICDs assessed rates and correlates of device therapies (overall and those requiring shock) up to 3 years post-implant among 2540 patients with LVSD receiving first-time primary prevention ICDs in 7 US health care systems from 2006-2009. Implant data from the National Cardiovascular Data Registry ICD Registry were linked to electronic longitudinal health care system data and a novel centrally adjudicated repository of device therapies abstracted from medical records. Proportional hazard models evaluated associations with device therapies by appropriateness, adjusted for demographic and clinical factors. Results: Subjects were 26% women, 35% <65 years old, and 59% non-Hispanic white. Over a mean 26 months, 738 (29.1%) received at least 1 therapy (median 2). Estimated 3-year risk of any device therapy was 36% (24% appropriate, 12% inappropriate); for therapy requiring shock, corresponding values were 24%, 14%, 9%. The rate of appropriate therapy was higher in men than women (adjusted hazard ratio 1.84, 95% confidence interval 1.43-2.35). The rate of inappropriate therapy was higher for subjects <65 than for those >=65 years (1.40, 1.04-1.88), and lower among 2009 implants compared to 2006 (0.66, 0.46-0.95). Regarding the 3 CMS CED patient subgroups, neither ejection fraction nor heart failure symptom severity was associated with device therapy; for LVSD etiology, the rate of inappropriate therapy was nominally but not significantly higher among subjects with non-ischemic cardiomyopathy of < 9 months duration (1.38, 0.88-2.18). Conclusions: In a representative cohort of primary prevention ICD patients in usual care, rates of device therapies were somewhat lower than in landmark trials, differed by some patient characteristics, but did not differ meaningfully for CMS CED subgroups.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
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