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Enregistrement W3081423218 · doi:10.1161/circinterventions.120.009177

Impact of Bleeding and Myocardial Infarction on Mortality in All-Comer Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention

2020· article· en· W3081423218 sur OpenAlexaff
Hironori Hara, Kuniaki Takahashi, Norihiro Kogame, Mariusz Tomaniak, Laura S.M. Kerkmeijer, Masafumi Ono, Hideyuki Kawashima, Rutao Wang, Chao Gao, Joanna J. Wykrzykowska, Robbert J. de Winter, Franz‐Josef Neumann, Sylvain Planté, Pedro A. Lemos, Scot Garg, Peter Jüni, Pascal Vranckx, Stephan Windecker, Marco Valgimigli, Christian W. Hamm, Philippe Gabríel Steg, Yoshinobu Onuma, Patrick W. Serruys

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Interventions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSouthlake Regional Health Center
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionMyocardial infarctionInternal medicineHazard ratioCardiologyAdverse effectMortality rateStentSurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bleeding and myocardial infarction (MI) after percutaneous coronary intervention are independent risk factors for mortality. This study aimed to investigate the association of all-cause mortality after percutaneous coronary intervention with site-reported bleeding and MI, when considered as individual, repeated, or combined events. Methods: We used the data from the GLOBAL LEADERS trial (GLOBAL LEADERS: A Clinical Study Comparing Two Forms of Anti-Platelet Therapy After Stent Implantation), an all-comers trial of 15 968 patients undergoing percutaneous coronary intervention. Bleeding was defined as Bleeding Academic Research Consortium (BARC) 2, 3, or 5, whereas MI included periprocedural and spontaneous MIs according to the Third Universal Definition. Results: At 2-year follow-up, 1061 and 498 patients (6.64% and 3.12%) experienced bleeding and MI, respectively. Patients with a bleeding event had a 10.8% mortality (hazard ratio [HR], 5.97 [95% CI, 4.76–7.49]; P <0.001), and the mortality of patients with an MI was 10.4% (HR, 5.06 [95% CI, 3.72–6.90]; P <0.001), whereas the overall mortality was 2.99%. Albeit reduced over time, MI and even minor BARC 2 bleeding significantly influenced mortality beyond 1 year after adverse events (HR of MI, 2.32 [95% CI, 1.18–4.55]; P =0.014, and HR of BARC 2 bleeding, 1.79 [95% CI, 1.02–3.15]; P =0.044). The mortality rates in patients with repetitive bleeding, repetitive MI, and both bleeding and MI were 16.1%, 19.2%, and 19.0%, and their HRs for 2-year mortality were 8.58 (95% CI, 5.63–13.09; P <0.001), 5.57 (95% CI, 2.53–12.25; P <0.001), and 6.60 (95% CI, 3.44–12.65; P <0.001), respectively. De-escalation of antiplatelet therapy at the time of BARC 3 bleeding was associated with a lower subsequent bleeding or MI rate, compared with continuation of antiplatelet therapy (HR, 0.32 [95% CI, 0.11–0.92]; P =0.034). Conclusions: The fatal impact of bleeding and MI persisted beyond one year. Additional bleeding or MIs resulted in a poorer prognosis. De-escalation of antiplatelet therapy at the time of BARC 3 bleeding could have a major safety merit. These results emphasize the importance of considering the net clinical benefit including ischemic and bleeding events. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT01813435.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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