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Enregistrement W3092504114 · doi:10.1016/j.cjco.2020.09.022

Use of Preventive Medications in Patients With Nonobstructive Coronary Artery Disease: Analysis of the PROMISE Trial

2020· article· en· W3092504114 sur OpenAlexafffund
Ricky D. Turgeon, Tara Sedlak

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseAntithromboticInternal medicineCardiologyChest painStatinProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Nonobstructive coronary artery disease (NOCAD) is commonly found on coronary computed tomography angiography (CCTA) during evaluation for coronary artery disease (CAD). There are no guidelines for the medical management of NOCAD, and practice is variable. We aimed to compare patterns of preventive medication use and continuation after identifying NOCAD vs normal coronaries or obstructive CAD on CCTA. Methods We analyzed data from the Pro spective M ulticenter I maging S tudy for E valuation of Chest Pain (PROMISE) trial dataset, restricted to patients with ≥2 follow-up visits after CCTA. We categorized patients as having either obstructive CAD, NOCAD, or normal coronaries. The primary outcome was the proportion of patients reporting continued use of combination preventive medications, defined as a statin, an antithrombotic, and a renin–angiotensin system blocker throughout follow-up after CCTA. Secondary outcomes included the proportion of visits reporting combination therapy and individual medications. Results We included 4388 patients, with a mean follow-up of 2.3 years. Most patients had NOCAD (48.6%), with normal coronaries in 38.9%, and obstructive CAD in 10.1%. Among NOCAD patients, the mean age was 61 years, and 47.2% were women. A total of 9.1% of NOCAD patients continued combination therapy, vs 12.4% with obstructive CAD, and 3.3% with normal coronaries ( P < 0.001), primarily due to lower use of statins and antithrombotic agents. Similarly, patients with obstructive CAD, NOCAD, and normal coronaries reported using combination therapy during a mean of 35%, 24%, and 9% of visits, respectively ( P < 0.001). Conclusions Few patients with NOCAD identified by CCTA used or continued combination preventive cardiovascular medications. Patients with NOCAD represent an at-risk population with potential for optimization of preventive medications.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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