Long‐Term Mortality of Older Patients With Acute Myocardial Infarction Treated in US Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information about the long-term survival of older patients after myocardial infarction (MI). METHODS AND RESULTS: CRUSADE (Can rapid risk stratification of unstable angina patients suppress adverse outcomes with early implementation of the ACC/AHA guidelines) was a registry of MI patients treated at 568 US hospitals from 2001 to 2006. We linked MI patients aged ≥65 years in CRUSADE to their Medicare data to ascertain long-term mortality (defined as 8 years post index event). Long-term unadjusted Kaplan-Meier mortality curves were examined among patients stratified by revascularization status. A landmark analysis conditioned on surviving the first year post-MI was conducted. We used multivariable Cox regression to compare mortality risks between ST-segment-elevation myocardial infarction and non-ST-segment-elevation myocardial infarction patients. Among 22 295 MI patients ≥ age 65 years (median age 77 years), we observed high rates of evidence-based medication use at discharge: aspirin 95%, β-blockers 94%, and statins 81%. Despite this, mortality rates were high: 24% at 1 year, 51% at 5 years, and 65% at 8 years. Eight-year mortality remained high among patients who underwent percutaneous coronary intervention (49%), coronary artery bypass graft (46%), and among patients who survived the first year post-MI (59%). Median survival was 4.8 years (25th, 75th percentiles 1.1, 8.5); among patients aged 65-74 years it was 8.2 years (3.3, 8.9) while for patients aged ≥75 years it was 3.1 years (0.6, 7.6). Eight-year mortality was lower among ST-segment-elevation myocardial infarction than non-ST-segment-elevation myocardial infarction patients (53% versus 67%); this difference was not significant after adjustment (hazard ratio 0.94, 95% confidence interval, 0.88-1.00). CONCLUSIONS: Long-term mortality remains high among patients with MI in routine clinical practice, even among revascularized patients and those who survived the first 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».