Comparative Effectiveness of Primary Prevention Implantable Cardioverter‐Defibrillators in Older Heart Failure Patients With Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background There are conflicting data regarding the benefit of primary prevention implantable cardioverter‐defibrillators ( ICD s) in patients with diabetes mellitus and heart failure (HF) with reduced ejection fraction. We aimed to assess the comparative effectiveness of ICD placement in patients with diabetes mellitus and HF with reduced ejection fraction. Methods and Results Data were obtained from the Get With the Guidelines–Health Failure registry, linked with claims from the Centers for Medicare & Medicaid Services. We used a Cox proportional hazards model censored at 5 years with propensity score matching. Of the 17 186 patients with HF with reduced ejection fraction from the Centers for Medicare & Medicaid Services claims database (6540 with diabetes mellitus; 38%), 1677 (646 with diabetes mellitus; 39%) received an ICD during their index HF hospitalization or were prescribed an ICD at discharge. Patients with diabetes mellitus and an ICD (n=646), as compared with those without an ICD (n=1031), were more likely to be younger (74 versus 78 years of age) and have coronary artery disease (68% versus 60%). After propensity matching, ICD use among patients with diabetes mellitus, as compared with those without an ICD , was associated with a reduced risk of all‐cause mortality at 5 years after HF discharge (54% versus 59%; multivariable hazard ratio, 0.73; 95% CI , 0.64–0.82; P <0.0001). Ischemic heart disease did not modify the association between ICD use and all‐cause mortality ( P =0.95 for interaction). Similar results were seen in patients without diabetes mellitus. Conclusions Primary prevention ICD use among older patients with HF with reduced ejection fraction and diabetes mellitus was associated with a reduced risk of all‐cause mortality. Our analysis supports current guideline recommendations for implantation of primary prevention ICD s among older patients with diabetes mellitus and HF with reduced ejection fraction.
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 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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».