Abstract 122: Comparative Effectiveness of Primary Prevention Implantable Cardioverter-Defibrillators in Older Adults With Diabetes Mellitus: Insights From the Get With the Guidelines - Heart Failure Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients with diabetes mellitus (DM) and heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) are at increased risk of sudden death. However, given the burden of competing causes of death in patients with DM, therapies to reduce the risk of sudden death may have reduced efficacy. We aimed to assess the effectiveness of implantable cardioverter-defibrillators (ICDs) in a large US registry. Methods: We linked data from the GWTG-HF registry to the Centers for Medicare/Medicaid Services claims (January 2010 to December 2014). Using Cox proportional hazard models with propensity score matching for baseline covariates, among patients with and without DM, we compared patients who received an ICD (or were prescribed an ICD at discharge) to those without an ICD. The primary outcome was all-cause mortality. Results: Among the 17,186 patients in our study cohort, 6683 (38%) had DM. For patients with DM, those with an ICD (n=663), compared to those without and ICD, were younger (74.0 vs. 78.0 years of age), more likely to be male (66.3% vs. 55.7%) and more likely to have coronary disease (67.8% vs. 60.4%) Similar trends were seen among patients without DM (n=1,031). Among patients with DM, in matched cohorts, an ICD was associated with a reduced risk of mortality (54.4% vs. 60.0%; adjusted HR [aHR] 0.74, 95% CI 0.65-0.83; figure panel A). Similar results for mortality were seen in patients without DM (47.4% vs. 57.0%; aHR 0.68, 95% CI 0.61-0.75; figure panel B). Diabetes did not modify the relationship between ICD and mortality (interaction p-value = 0.24). Conclusion: Among patients with HFrEF, primary prevention ICD was associated with reduced mortality in patients with and without diabetes. These findings support current guideline recommendation for primary prevention ICDs among eligible patients with DM.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».