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Enregistrement W2889326677 · doi:10.1093/eurheartj/ehy565.p2518

P2518Arrythmias and heart rate increase in the LEADER trial and relation to risk of cardiovascular events

2018· article· en· W2889326677 sur OpenAlexaff
Mansoor Husain, S. Bain, Johannes F.E. Mann, Michael A. Nauck, Neil R Poulter, Florian M.M. Baeres, Bryan Goldman, Anne Bloch Thomsen, Steven P. Marso

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Epidemiological data suggest that a higher resting heart rate (HR) is associated with a higher risk of cardiovascular (CV) events and death. Glucagon-like peptide-1 receptor agonists can increase HR. In the LEADER trial (NCT01179048), liraglutide significantly reduced the risk of major adverse CV events ([MACE]; CV death, non-fatal myocardial infarction and non-fatal stroke) by 13% vs placebo (PBO) in people with type 2 diabetes and high CV risk. Purpose: In a post hoc analysis from LEADER, we evaluated the frequency of arrhythmias and, for patients with HR increases <10 or ≥10 beats per minute (bpm) at 6 months, the risk of CV events. Methods: In LEADER, 9340 patients with type 2 diabetes and high CV risk were randomised 1:1 to add liraglutide or PBO to standard care, and followed for 3.5–5 years. Serious adverse events and non-serious medical events of special interest related to HR were systematically collected and reviewed. Cox regression analysis was used to evaluate the risk of CV events in patients with HR increases <10 bpm or ≥10 bpm at 6 months.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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