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Enregistrement W2897754875 · doi:10.1161/circoutcomes.118.004783

Relationship Between Enrolling Country Income Level and Patient Profile, Protocol Completion, and Trial End Points

2018· article· en· W2897754875 sur OpenAlexaff
Stephen J. Greene, Adrian F. Hernandez, Jie‐Lena Sun, Javed Butler, Paul W. Armstrong, Justin A. Ezekowitz, Faı̈ez Zannad, João Pedro Ferreira, Adrian Coles, Marco Metra, Adriaan A. Voors, Robert M. Califf, Christopher M. O’Connor, Robert J. Mentz

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on AgingRelypsaNational Institutes of HealthServierBG MedicineResMedLuitpold PharmaceuticalsBoston Scientific CorporationGilead SciencesAstraZenecaAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstituteVifor PharmaPfizerGlaxoSmithKlineEuropean CommissionSanofiAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineDemographyPer capita income

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globalization of clinical trials fosters inclusion of higher and lower income countries, but the influence of enrolling country income level on heart failure trial performance is unclear. This study sought to evaluate associations between enrolling country income level, acute heart failure patient profile, protocol completion, and trial end points. METHODS AND RESULTS: The ASCEND-HF (Acute Study of Clinical Effectiveness of Nesiritide in Decompensated Heart Failure) trial included 7141 patients with acute heart failure from 30 countries. Country income data in gross national income per capita in current US dollars from the year 2007 (ie, the year trial enrollment began) were abstracted from the World Bank. Patients were grouped by enrolling country income level (ie, high [>$11 455], upper middle [$3706-$11 455], lower middle [$936-$3705], and low [<$936]). Income data were available for 29 (97%) countries (N=7064). There were 3996 (57%), 1518 (21%), and 1550 (22%) patients from high-income, upper-middle-income, and lower-middle-income countries, respectively. There were no patients from low-income countries. Patients from lower-middle-income countries tended to be younger with fewer comorbidities and lower utilization of guideline-directed therapies. Rates of adverse events (13.8%) and protocol noncompletion (4.9%) during 180-day follow-up were highest among high-income countries (all P <0.01). After adjustment for race, geographic region, and clinical characteristics, compared with lower-middle-income countries, enrollment from higher income countries was associated with increased 30-day mortality or rehospitalization (high income: odds ratio, 1.70; 95% CI, 1.02-2.85; upper-middle-income: odds ratio, 2.16; 95% CI, 1.23-3.81), driven by higher rates of rehospitalization. Mortality was similar at 30 and 180 days. The association between higher country income and the 30-day composite end point was similar across geographic regions, with exception of Latin America ( P for interaction, 0.03). CONCLUSIONS: In this global acute heart failure trial, patients from higher income countries had lower rates of protocol completion, higher rates of adverse events, and similar mortality rates. After adjustment for race, geographic region, and clinical factors, enrollment from a higher income country was associated with worse clinical outcomes, driven by higher rates of rehospitalization. Variation in enrolling country income level may influence study end points and trial performance independent of geographic region. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00475852.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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