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Enregistrement W3191469024 · doi:10.1136/heartjnl-2017-bcis.27

27 The association of frailty and coronary artery disease burden in older patients with non-st elevation acute coronary syndrome

2017· article· en· W3191469024 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie Gu, Jonathan A. Batty, Rebecca Jordan, Murugapathy Veerasamy, Hannah Sinclair, Alan Bagnall, Rajiv Das, Ioakim Spyridopoulos, Mohaned Egred, Azfar Zaman, Ian Purcell, Richard Edwards, Javed Ahmed, Vijay Kunadian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute coronary syndromeInternal medicineCoronary artery diseaseCardiologyPerforationComplicationSurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Frailty is common in older patients who present with Acute Coronary Syndrome (ACS). However, its association with coronary disease complexity measured by Syntax and British Cardiovascular Intervention Society jeopardy score (BCIS JS) is not known. Methods 276 patients ≥75 years of age, admitted for invasive management of Non-ST Elevation ACS (NSTEACS), were enrolled into a 2 centre prospective observational study (ICON1 study-NCT01933581). Frailty was assessed using the Fried criteria (score 0 robust, 1 or 2 pre-frail and ≥3 is frail). Syntax 1.0 calculator, BCIS algorithm and Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) 2.0 calculator were used to calculate scores. Procedure complication includes dissection, distal embolization, abrupt closure, thrombus, perforation and loss of side branch evaluated at Newcastle angiographic core lab. Results Frail patients tend to have higher GRACE 2.0 scores (124.0±13.7 vs 131.3±19.7 vs 136.0±19.5, p=0.008). With increasing frailty, there was a non-significant increase in the proportion with SYNTAX score greater than 22 (20.8% vs 27.5% vs 31.5%, p=0.436) and BCIS JS ≥6 (56.0% vs 61.6% vs 64.1%, p=0.651). Frail patients were more likely to have moderate to severe calcification (34% vs 44.8% vs 62.0%, p=0.005). Overall procedure complication rate is low at 4.6%, with no difference among frailty groups (2.3% vs 4.5% vs 6.3%, p=0.76). Abstract 27 Table 1 Baseline characteristics by fried frailty status Variables Overall n= 276 Robust n= 50 Pre-frail n= 147 Frail n= 79 P value Age (mean±SD) years 81.1±4.1 80.0±3.8 81.2±4.1 81.7±4.2 0.076 Male gender n(%) 165 (59.8) 37 (74.0) 90 (61.2) 38 (48.1) 0.012 Hypertension n(%) 202 (73.5) 35 (70.0) 103 (70.5) 64 (81.0) 0.197 Diabetes n(%) 70 (25.5) 7 (14.0) 40 (27.4) 23 (29.1) 0.116 Smoking history n(%) 159 (57.6) 31 (62) 75 (51) 53 (67.1) 0.052 Hypercholesterolaemia n(%) 159 (57.8) 29 (58.0) 83 (56.8) 47 (59.5) 0.929 Family history of IHD n(%) 78 (28.7) 12 (25.0) 41 (28.3) 25 (31.6) 0.716 Previous MI n(%) 92 (33.3) 11 (22.0) 45 (30.6) 36 (45.6) 0.013 Cerebrovascular disease n(%) 46 (16.7) 3 (6.0) 21 (14.3) 22 (27.8) 0.003 Congestive cardiac failure n(%) 24 (8.7) 1 (2.0) 10 (6.8) 13 (16.5) 0.009 NYHA class III/IV n(%) 53 (19.2) 4 (8.0) 24 (16.3) 25 (31.6) 0.002 CCS class III or IV n(%) 39 (14.1) 6 (12.0) 19 (12.9) 14 (17.7) 0.548 BMI- body mass index, CCS- Canadian cardiovascular society, IHD- ischaemic heart disease, NYHA- New York heart association, PCI- percutaneous coronary intervention, SD- standard deviation, MI- myocardial infarction Conclusions Frail older patients have higher GRACE score and more severe calcification in the coronary arteries. However, the complexity of coronary disease is not significantly different in this patient group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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