Rationale and design of the long‐Term rIsk, clinical manaGement, and healthcare Resource utilization of stable coronary artery dISease in post–myocardial infarction patients (TIGRIS) study
Notice bibliographique
Résumé
The long-term progression of coronary artery disease as defined by the natural disease course years after a myocardial infarction (MI) is an important but poorly studied area of clinical research. The long-Term rIsk, clinical manaGement, and healthcare Resource utilization of stable coronary artery dISease in post-myocardial infarction patients (TIGRIS) study was designed to address this knowledge gap by evaluating patient management and clinical outcomes following MI in different regions worldwide. TIGRIS (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01866904) is a multicenter, observational, prospective, longitudinal study enrolling patients with history of MI 1 to 3 years previously and high risk of developing atherothrombotic events in a general-practice setting. The primary objective of TIGRIS is to evaluate clinical events (time to first occurrence of any event from the composite cardiovascular endpoint of MI, unstable angina with urgent revascularization, stroke, or death from any cause), and healthcare resource utilization associated with hospitalization for these events (hospitalization duration and procedures) during follow-up. Overall, 9225 patients were enrolled between June 2013 and November 2014 and are being followed in 369 different centers worldwide. This will allow for the description of regional differences in patient characteristics, risk profiles, medical treatment patterns, clinical outcomes, and healthcare resource utilization. Patients will be followed for up to 3 years. Here we report the rationale, design, patient distribution, and selected baseline characteristics of the TIGRIS study. TIGRIS will describe real-world management, quality of life (self-reported health), and healthcare resource utilization for patients with stable coronary artery disease ≥1 year post-MI.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».