Impact of treatment strategies on outcomes in patients with stable coronary artery disease and type 2 diabetes mellitus according to presenting angina severity: A pooled analysis of three federally-funded randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The impact of treatment strategies on outcomes in patients with stable coronary artery disease (CAD) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) according to presenting angina has not been rigorously assessed. METHODS: We performed a patient-level pooled-analysis (n = 5027) of patients with stable CAD and T2DM randomized to optimal medical therapy [OMT], percutaneous coronary intervention [PCI] + OMT, or coronary artery bypass grafting [CABG] + OMT. Endpoints were death/myocardial infarction (MI)/stroke, post-randomization revascularization (both over 5 years), and angina control at 1 year. RESULTS: Increasing severity of baseline angina was associated with higher rates of death/MI/stroke (p = 0.009) and increased need for post-randomization revascularization (p = 0.001); after multivariable adjustment, only association with post-randomization revascularization remained significant. Baseline angina severity did not influence the superiority of CABG + OMT to reduce the rate of death/MI/stroke and post-randomization revascularization compared to other strategies. CABG + OMT was superior for angina control at 1 year compared to both PCI + OMT and OMT alone but only in patients with ≥ Class II severity at baseline. Comparisons between PCI + OMT and OMT were neutral except that PCI + OMT was superior to OMT for reducing the rate of post-randomization revascularization irrespective of presenting angina severity. CONCLUSIONS: Presenting angina severity did not influence the superiority of CABG + OMT with respect to 5-year rates of death/MI/stroke and need for post-randomization revascularization. Presenting angina severity minimally influenced relative benefits for angina control at 1 year.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».