Temporal Trends in Utilization of Cardiac Therapies and Outcomes for Myocardial Infarction by Degree of Chronic Kidney Disease: A Report From the NCDR Chest Pain–MI Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background We sought to determine temporal trends in use of evidence‐based therapies and clinical outcomes among myocardial infarction ( MI) patients with chronic kidney disease ( CKD ). Methods and Results MI patients from the NCDR (National Cardiovascular Data Registry) Chest Pain– MI Registry between January 2007 and December 2015 were categorized into 3 groups by degree of CKD (end‐stage renal disease on dialysis, CKD [glomerular filtration rate <60 mL/min per 1.73 m 2 ] not requiring dialysis, and no CKD [glomerular filtration rate ≥60 mL/min per 1.73 m 2 ]). Logistic regression modeling was used to determine the association between calendar years (2014–2015 versus 2007–2008) and each outcome by degree of CKD . Among 325 396 patients with ST‐segment–elevation MI, 1.0% had end‐stage renal disease requiring dialysis, and 26.1% had CKD not requiring dialysis. Use of primary percutaneous coronary intervention increased over time regardless of the presence or degree of CKD ( P= 0.40 for interaction). In‐hospital mortality was temporally higher among patients with preserved renal function (odds ratio: 1.25; 95% confidence interval, 1.13–1.39; P <0.001) but not among patients with CKD ( P =0.035 for interaction). Among 506 876 non–ST‐segment–elevation MI patients, 3.4% had end‐stage renal disease requiring dialysis, and 34.4% had CKD not requiring dialysis. P2Y 12 inhibitor use within 24 hours increased over time only among dialysis patients ( P for interaction <0.001). Use of coronary angiography and percutaneous coronary intervention also increased, with the greatest increase among dialysis patients ( P for interaction <0.001 and <0.001, respectively). In‐hospital mortality was lower, regardless of the presence or degree of CKD ( P =0.64 for interaction). Conclusions Uptake of evidence‐based medical and invasive therapies has increased over the past decade among MI patients with CKD , particularly dialysis patients, with improvement of in‐hospital mortality observed among patients with non–ST‐segment–elevation MI, but not ST‐segment–elevation MI, and CKD .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».