Prediction of Post-Discharge Bleeding in Elderly Patients with Acute Coronary Syndromes: Insights from the BleeMACS Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background A poor ability of recommended risk scores for predicting in-hospital bleeding has been reported in elderly patients with acute coronary syndromes (ACS). No study assessed the prediction of post-discharge bleeding in the elderly. The new BleeMACS score (Bleeding complications in a Multicenter registry of patients discharged with diagnosis of Acute Coronary Syndrome), was designed to predict post-discharge bleeding in ACS patients. We aimed to assess the predictive ability of the BleeMACS score in elderly patients. Methods We assessed the incidence and characteristics of severe bleeding after discharge in ACS patients aged ≥ 75 years. Bleeding was defined as any intracranial bleeding or bleeding leading to hospitalization and/or red blood transfusion, occurring within the first year after discharge. We assessed the predictive ability of the BleeMACS score according to age by Fine–Gray proportional hazards regression analysis, calculating receiver-operating characteristic (ROC) curves and the area under the ROC curves (AUC). Results The BleeMACS registry included 15,401 patients of whom 3,376/15,401 (21.9%) were aged ≥ 75 years. Elderly patients were more commonly treated with clopidogrel and less often treated with ticagrelor or prasugrel. Of 3,376 elderly patients, 190 (5.6%) experienced post-discharge bleeding. The incidence of bleeding was moderately higher in elderly patients (hazard ratio [HR], 2.31, 95% confidence interval [CI], 1.92–2.77). The predictive ability of the BleeMACS score was moderately lower in elderly patients (AUC, 0.652 vs. 0.691, p = 0.001). Conclusion Elderly patients with ACS had a significantly higher incidence of post-discharge bleeding. Despite a lower predictive ability in older patients, the BleeMACS score exhibited an acceptable performance in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».