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Enregistrement W2889277087 · doi:10.1093/eurheartj/ehy566.5261

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

2018· article· en· W2889277087 sur OpenAlexafffund
David Brieger, Stuart Pocock, Shaun G. Goodman, Dirk Westermann, Stefan Blankenberg, José Carlos Nicolau, J Y Chen, Christopher B. Granger, Richard Grieve, Satoshi Yasuda, Tabassome Simon, Mauricio G. Cohen, Katarina Hedman, John Gregson, Kirsten L. Rennie

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesServierDuke Clinical Research InstituteFaculdade de Medicina da Universidade de São PauloUniversity of TorontoHjerteforeningenNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Institutes of HealthBoston Scientific CorporationLondon School of Hygiene and Tropical MedicineGuangdong Provincial People's HospitalAstraZenecaBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineDiseaseProspective cohort studyIntensive care medicineInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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]).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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