Impact of an invasive strategy in the elderly hospitalized with acute coronary syndrome with emphasis on the nonagenarians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published data about nonagenarians with acute coronary syndrome (ACS) were mainly descriptive and limited by small sample sizes and unadjusted outcomes. We aim to describe the characteristics, management, and the impact of an invasive strategy on major adverse events in elderly patients hospitalized with ACS with focus on the nonagerians. METHODS AND RESULTS: We analyzed data collected as part of the AMI-OPTIMA study, a cluster-randomized study of knowledge translation intervention versus usual care on optimal discharge medications in patients admitted with ACS at 24 Canadian hospitals. To determine whether an invasive strategy improved outcomes in the elderly, we used inverse probability weighting to adjust for confounders between patients who underwent invasive versus conservative strategies. Of 4,569 consecutive patients: 2,395 (52%) were <70 years old, 1,031 (23%) were septuagenarians, 941 (21%) were octogenarians, and 202 (4.4%) were nonagenarians. An invasive strategy was associated with reduced in-hospital all-cause mortality in all age groups: 1.1% versus 3.8% in patients <70 years old (P < 0.001), 2.9% versus 7.4% in septuagenarians (P < 0.001), 5.1% versus 14.7% in octogenarians (P < 0.001), and 12.0% versus 25.1% in nonagenarians (P = 0.001). An invasive strategy was also associated with higher thrombolysis in myocardial infarction major bleeds in the nonagenarians (9.0% vs. 2.0%; P = 0.003). CONCLUSIONS: The reduction in in-hospital mortality associated with an invasive strategy in elderly and nonagenarians presented with ACS is generating hypothesis and merits further studies to confirm these benefits and to guide clinicians in the management of these high-risk patients.
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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 ».