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Enregistrement W2808520827 · doi:10.1093/ehjqcco/qcy023

Cardiovascular hazards of insufficient treatment of depression among patients with known cardiovascular disease: a propensity score adjusted analysis

2018· article· en· W2808520827 sur OpenAlexaff
Sripal Bangalore, Ruchit Shah, Elizabeth Pappadopulos, Chinmay Deshpande, Ahmed Shelbaya, Rita Prieto, Jennifer Stephens, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Quality of Care and Clinical Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésPropensity score matchingDepression (economics)MedicineDiseaseInternal medicineProportional hazards modelCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The association between depression care adequacy and the risk of subsequent adverse cardiovascular disease (CVD) outcomes among patients with a previous diagnosis of myocardial infarction (MI) or stroke is not well defined. Methods and results: This retrospective cohort study used commercial claims data (2010-2015) and included adults with newly diagnosed and treated major depressive disorder (MDD) following an initial MI or stroke diagnosis. Depression care adequacy was assessed during the 3-month period following the MDD diagnosis index date using two measures: antidepressant dosage adequacy and duration adequacy. Cox models adjusted for the propensity of receiving adequate depression care were used to compare the risk of a composite CVD outcome (MI, stroke, congestive heart failure, and angina) as well as each individual CVD event between patients receiving adequate vs. inadequate depression care. A total of 1568 patients were included in the final cohort. Of these, 937 (59.8%) were categorized as receiving inadequate depression care based on at least one of the two treatment adequacy criteria. Propensity score adjusted Cox models showed that depression care inadequacy was associated with a significantly higher risk of the composite CVD endpoint [hazard ratio (HR) 1.20, 95% confidence interval (CI) 1.04-1.39], stroke (HR 1.20, 95% CI 1.02-1.42), and angina (HR 1.95, 95% CI 1.21-3.16) with no significant interaction based on cohort included (MI vs. stroke) or the definition of inadequate depression (dose vs. duration inadequacy) (Pinteraction > 0.05). Conclusion: Inadequate MDD care was associated with a higher risk of adverse CVD events. These findings reveal a significant unmet clinical need in patients with post-MI or post-stroke MDD that may impact CVD outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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