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Enregistrement W3024314289 · doi:10.1161/hcq.13.suppl_1.344

Abstract 344: Low Density Lipoprotein Cholesterol and Major Adverse Cardiovascular Events After Percutaneous Coronary Intervention

2020· article· en· W3024314289 sur OpenAlexaffabout
Maneesh Sud, Lu Han, Maria Koh, Husam Abdel‐Qadir, Peter C. Austin, Michael E. Farkouh, Patrick R. Lawler, Jacob A. Udell, Harindra C. Wijeysundera, Dennis T. Ko

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensWomen's College HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaceConventional PCIMedicinePercutaneous coronary interventionInternal medicineMyocardial infarctionCardiologyIncidence (geometry)PopulationCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Lowering low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) reduces the risk of major adverse cardiovascular events (MACE). Few studies have examined LDL-C control and outcomes exclusively after percutaneous coronary intervention (PCI). Furthermore, guidelines provide no formal recommendation on when to check LDL-C after PCI. It is therefore conceivable that LDL-C is not routinely measured after PCI, many patients may have elevated LDL-C levels (≥ 70mg/dL), and that elevated LDL-C levels after PCI are associated with adverse long-term outcomes. Objective: To evaluate LDL-C levels after PCI procedures, and to assess the association between LDL-C and cardiovascular events in a population-based cohort. Methods: All patients who received their first PCI between Oct 2011 and Sep 2014 in Ontario, Canada, and had a cholesterol measurement within 6 months after PCI were included. Multivariable Fine and Gray sub-distribution hazards models were used to assess the association between LDL-C measured after PCI and the incidence of MACE (myocardial infarction, coronary revascularization, stroke and cardiovascular death) through December 31, 2016. Results: There were 47,884 patients who had their first PCI during the study period, and 52% had an LDL-C measurement within 6 months post-procedure (median age 63 years, 27% female). Among them, 57% had LDL-C < 70mg/dL, 28% had LDL-C 70 to < 100mg/dL, and 15% had LDL-C ≥ 100mg/dL. After a median of 3.2 years of follow-up, 19% of patients had a qualifying MACE. After adjustment, the incidence of MACE was significantly higher in patients with higher LDL-C levels (Figure). Conclusions: Only one in two patients had LDL-C measured within 6 months after undergoing PCI and only about half had LDL-C < 70mg/dL. Higher levels of LDL-C after PCI were associated with a significantly higher incidence of MACE. Recommendations for routine LDL-C assessment and optimization may improve patient outcomes after PCI procedures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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