Stopping mineralocorticoid receptor antagonists after hyperkalaemia: trial emulation in data from routine care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Whether to continue or stop mineralocorticoid receptor antagonists (MRA) after an episode of hyperkalaemia is a challenge in clinical practice. While stopping MRA may prevent recurrent hyperkalaemias, it deprives patients of their cardioprotection. We here assessed the association between stopping vs. continuing MRA therapy after hyperkalaemia and the subsequent risks of adverse health events. METHODS AND RESULTS: Observational study from the Stockholm CREAtinine Measurements (SCREAM) project 2006-2018. We identified patients initiating MRA and surviving a first-detected episode of hyperkalaemia (plasma potassium >5.0 mmol/L). Using target trial emulation methods, we assessed the association between stopping vs. continuing MRA within 6 months after hyperkalaemia and subsequent outcomes. The primary outcome was the composite of hospital admission with heart failure, stroke, myocardial infarction, or death. The secondary outcome was occurrence of another hyperkalaemia event. Among 39 518 patients initiating MRA, we identified 7366 who developed hyperkalaemia. Median age was 76 years, 45% were women and 69% had a history of heart failure. Following hyperkalaemia, 2222 (30%) discontinued treatment. Compared with continuing MRA, stopping therapy was associated with a lower 2-year risk of recurrent hyperkalaemia [hazard ratio (HR) 0.75, 95% confidence interval (CI) 0.72-0.79], but a higher risk of the primary outcome (HR 1.10, 95% CI 1.06-1.14). Similar results were observed in patients with heart failure, after censoring when treatment decision was changed, and across pre-specified subgroups. CONCLUSIONS: Stopping MRA after an episode of hyperkalaemia was associated with reduced risk for recurrent hyperkalaemia, but higher risk of death or cardiovascular events. Recurrent hyperkalaemia was common in either strategy.
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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 | 0,041 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».