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Enregistrement W2981379697 · doi:10.1093/eurheartj/ehz746.0425

P5471Baseline characteristics, healthcare resource use and clinical outcomes of stable post-myocardial infarction patients with diabetes: insights from the global prospective TIGRIS study

2019· article· en· W2981379697 sur OpenAlexaff
José Carlos Nicolau, David Brieger, Shaun G. Goodman, Mauricio G. Cohen, Tabassome Simon, Dirk Westermann, Christopher B. Granger, Richard Grieve, J Y Chen, Katarina Hedman, Carl Mellström, Gunnar Brandrup‐Wognsen, Ruth Owen, Stuart Pocock

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMyocardial infarctionInternal medicineCoronary artery diseasePopulationBody mass indexHeart failureKidney diseaseStroke (engine)Observational studyAnginaType 2 diabetesCardiologyEmergency medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is a growing prevalence of diabetes worldwide in patients in the general population, including those with prior myocardial infarction (MI). Purpose To describe the characteristics, health status, resource utilization and clinical adverse events of stable post-MI patients with diabetes. Methods The long-Term rIsk, clinical manaGement and healthcare Resource utilization of stable coronary artery dISease (TIGRIS) prospective observational study (NCT01866904) obtained data from 8985 stable patients 1–3 years post-MI from 369 centres in 25 countries, who provided diabetes status (no, yes, insulin-treated) and follow-up. Diabetes status, other patient characteristics, medications, medical history and healthcare resource utilization were recorded at enrolment. Health status was assessed at enrolment, 1 and 2 years by EQ-5D-3L and converted to an EQ-5D score. Deaths, cardiovascular (CV) events, bleeding events and related hospitalizations were recorded during 2 years of follow-up. Results Diabetes mellitus (DM) was prevalent at enrolment in 2966 (33%) patients of whom 872 (29%) were insulin-treated. Compared to patients without DM, those with DM had a higher mean body mass index (28.2 vs 26.6kg/m2) and heart rate (71 vs 67bpm), were more likely to have had ≥2 prior MIs (12% vs 10%), chronic kidney disease (10% vs 6%), peripheral artery disease (10% vs 5%), heart failure (15% vs 10%), anaemia (4% vs 2%), angina (12% vs 9%), stroke (6% vs 4%) and chronic obstructive pulmonary disease (9% vs 7%). Patients with DM reported more problems for each domain of the EQ-5D (mobility, self-care, usual activities, pain/discomfort, and anxiety/depression), which resulted in a lower mean EQ-5D utility score at enrolment (0.83±0.22 for no-diabetes vs 0.86±0.19 for diabetes). Moreover, they also had higher CV hospitalization rates in the 6 months prior to enrolment (6.4% vs 5%). All these measures were more marked in insulin-dependent diabetics. The incidences of all-cause death, CV death and the composite of CV death, MI and stroke were all significantly higher in patients with DM, especially those on insulin (see Figure). For CV death, MI and stroke the 2-year risk ratios, compared to patients without DM, were 2.64 (P<0.001) and 1.48 (P<0.001) respectively for those with insulin-treated DM and non-insulin treated. Figure 1 Conclusions Within a global population of stable post-MI patients, those with DM (especially those on insulin) have poorer health status and EQ-5D utility score, higher hospitalization rates and worse clinical outcomes compared with those without DM. Thus, in cardiac clinics worldwide, patients with DM require particularly close attention. Acknowledgement/Funding The study was funded by AstraZeneca

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,441

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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