In‐hospital outcomes of STEMI patients on warfarin undergoing primary PCI
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to describe the safety and efficacy outcomes of patients on warfarin presenting with ST-elevation myocardial infarction (STEMI). BACKGROUND: Limited data exist on the outcomes and optimal management of STEMI patients on warfarin undergoing primary percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS: Baseline characteristics and outcomes were prospectively collected for 2,390 consecutive STEMI patients referred for primary PCI. Patients were stratified based on warfarin use at baseline. The primary safety endpoint was the rate of in-hospital bleeding (a composite of major bleeding or minor bleeding) according to the thrombolysis in myocardial infarction (TIMI) classification. Efficacy endpoints included major adverse cardiovascular events (MACE), defined as death, myocardial infarction, or stroke, as well as intracranial bleeding, cardiogenic shock, and length of stay. Multiple logistic regression was used to determine if warfarin was independently associated with bleeding and MACE. RESULTS: Warfarin patients (n = 59 vs. n = 2,331) were significantly older (73.2 years vs. 61.7 years; P < 0.01), and more likely to present as Killip Class IV (13.6% vs. 2.7%; P < 0.01). TIMI major/minor bleeding occurred in 30.4% of the warfarin patients and 14.2% of the control patients (P < 0.01). After adjustment warfarin was independently associated with an increased risk of bleeding (OR 2.08; P = 0.04). Warfarin patients also had an increased frequency of MACE (20.3% vs. 5.9%; P < 0.01), though this was not significant after adjustment (OR 2.00; P = 0.10). CONCLUSIONS: STEMI patients on warfarin referred for primary PCI are more likely to experience bleeding. New strategies are needed to optimize the management and minimize bleeding in this high-risk population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».