Medical Therapy Following Urgent/Emergent Revascularization in Peripheral Artery Disease Patients (Canadian Acute Limb Ischemia Registry [CANALISE I])
Notice bibliographique
Résumé
Background Following severe limb ischemia requiring urgent/emergent revascularization, peripheral arterial disease patients suffer a high risk of recurrent atherothrombosis. Methods Patients discharged from Hamilton General Hospital (Hamilton, Ontario) between April 2016 and September 2017 following severe limb ischemia requiring urgent/emergent revascularization were identified via the Local Health Integration Network CorHealth database, with supplemental information from chart review. Results A total of 158 patients admitted for urgent/emergent revascularization were identified (148 alive at discharge). Among patients without a pre-existing indication for anticoagulation, 38.8% ( n = 47) were discharged on single-antiplatelet therapy, 27.3% ( n = 33) on dual-antiplatelet therapy, 19.8% ( n = 24) on anticoagulants plus antiplatelet therapy, 6.6% ( n = 8) on anticoagulants alone, and 2.6% ( n = 3) on unknown therapy. Patients who received angioplasty with stenting were more likely be discharged on dual-antiplatelet therapy (hazard ratio [HR]: 7.14; 95% confidence interval [CI]: 2.87-17.76; P < 0.01); patients who received an embolectomy/thrombectomy were more likely be discharged on an anticoagulant alone (HR: 2.61; 95% CI: 1.00-6.81; P = 0.049); and patients who received peripheral bypass grafting were more likely be discharged on single-antiplatelet therapy (HR: 2.28; 95% CI: 1.11-4.69; P = 0.024). Neither statins (60.8% vs 56.3%; P = 0.23) nor renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors (48.7% vs 50.6%; P = 0.58) were prescribed at higher rates at discharge, compared with the rate at admission. Conclusions Substantial heterogeneity exists in antithrombotic prescription following urgent/emergent revascularization. No intensification of non-antithrombotic vascular protective medications occurred during hospitalization. Clinical trials and health system interventions to optimize medical therapy in peripheral arterial disease patients are urgently needed.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».