5261Linear ongoing risk of major cardiovascular events in a global prospective registry of high-risk patients with stable coronary disease: insights from the TIGRIS study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The long-Term rIsk, clinical manaGement and healthcare Resource utilization of stable coronary artery dISease in post myocardial infarction patients (TIGRIS) study was designed as a global prospective registry to evaluate the clinical management, quality of life (QoL), and outcomes during 2-year (y) follow-up in high-risk patients with stable coronary artery disease (CAD) 1–3 y post-myocardial infarction (MI). Methods: A total of 9,176 patients 1–3 y post-MI were enrolled between June 2013 and February 2015 from 369 centres in 25 countries. All patients had ≥1 of the following risk factors: age ≥65 y, diabetes mellitus requiring medication (DM), second prior MI, multivessel CAD, chronic non-end stage renal disease (CKD). The primary outcome over 2 y was a composite of MI, unstable angina (UA) with urgent revascularisation, stroke, or death. The clinical and patient-reported predictors of adverse outcomes were determined using Poisson regression models. Results: Follow-up data were available in 9,044 patients (98.6%). Mean age was 67 y, 76% were male, 30.5% had DM, 10.2% second prior MI, 65.9% multivessel CAD, and 7.6% CKD. The primary outcome occurred in 621 patients (6.9%); with components death 295 (3.3%), MI 195 (2.2%), stroke 58 (0.7%) and UA with urgent revascularisation 103 (1.2%). There was a steady linear accumulation of all events throughout follow-up (see Figure). Statistically significant clinical predictors of the primary outcome (after adjusting for baseline risk, country and region) included: increasing age (risk ratio [RR] 1.30 per 10 y), heart rate ≥80 bpm (RR 1.45 vs <70 bpm), current smoking (RR 1.49), DM (RR 1.69), second prior MI (RR 1.78), CKD (RR 2.16), anaemia (RR 1.71), prior angina (RR 1.42), prior heart failure (RR 1.85), prior stroke (RR 1.41), peripheral vascular disease (RR 1.76), prior major bleed (RR 1.89), and lung disease (RR 1.44). Treatment predictors included lack of revascularisation at index MI (RR 1.76 vs PCI), diuretic use (RR 1.90), and not on a statin (RR 1.30) at enrollment. The main patient-reported predictor was impaired QoL (misery index ≥4 RR 2.51 vs 0, see Figure; misery index is a QoL score based on the EQ-5D ranging from 0 [no problems] to 10 [maximal problems]).
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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 | 0,000 |
| 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 ».