Revascularizing coronary artery disease in patients undergoing transcatheter aortic valve implantation
Notice bibliographique
Résumé
Aims We investigate sex disparities in management and outcomes of myocardial infarction (MI) in contemporary practice in Scotland. Methods and results This was a longitudinal cohort study including all MI admissions aged 45-80 years across Scotland between 2010–2016 and 2:1 age, sex, and general practice-matched general population controls. Participants were followed up until the end of 2021. We analysed in-hospital outcomes (percutaneous coronary intervention, secondary prevention and mortality) using Poisson regressions, adjusting for age, comorbidities, and ST-elevation. We used Royston–Parmar models for long-term outcomes (all-cause and cardiovascular mortality, incident cardiovascular events), adjusting for age, comorbidities, and secondary prevention. Of a total 47 063 MI patients, 15 776 (33.5%) were women. Median (inter-quartile range) age was 66 (57, 73) years. Compared to men, women were older and more comorbid, but were less likely to undergo percutaneous coronary intervention [risk ratio (95% confidence interval) − 0.87 (0.86 – 0.89)] or receive secondary prevention at discharge [0.94 (0.93–0.95)]. No in-hospital mortality difference was observed between sexes [1.06 (0.99–1.13) after adjustment]. Over a median follow-up of 8.2 (6.7, 10.1) years, women had higher crude rates of adverse outcomes. After full adjustment, this translated into a lower risk for women compared to men of all-cause mortality [hazard ratio, 0.92 (0.89–0.95)], cardiovascular mortality [0.82 (0.78–0.87)], and cardiovascular events [0.92 (0.88–0.95)]. The female survival advantage seen in general population controls was attenuated in MI patients. Conclusion Women were undertreated compared to men after MI. Their survival and outcome benefits may be improved further. Poor outcomes in men despite better receipt of secondary prevention require further attention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».