Ticagrelor or clopidogrel dual antiplatelet therapy following a pharmacoinvasive strategy in <scp>ST</scp>‐segment elevation myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe and evaluate outcomes in STEMI patients sustained on clopidogrel compared to those switched to ticagrelor following fibrinolysis. BACKGROUND: World-wide, many STEMI patients cannot achieve timely PCI and therefore require fibrinolysis. Although comparable 30-day and 1-year safety was shown with clopidogrel or ticagrelor in the TREAT study, there is paucity of long-term outcomes in pharmacoinvasive treated STEMI. METHODS: We conducted an observational cohort study evaluating consecutive pharmacoinvasive STEMI patients treated in a network, comparing those switched to ticagrelor to those sustained on clopidogrel. The primary efficacy composite was one-year all-cause death, recurrent myocardial infarction, and stroke with major bleeding and intracranial hemorrhage (ICH) as the safety outcomes. Multivariable Cox regression model was used to examine the association between P2Y12 inhibitor and outcomes with inverse probability weighting. RESULTS: Of 1426 pharmacoinvasive STEMI patients, 28% (n = 396) were converted to ticagrelor at a mean of 9.9 h after fibrinolysis with comparable GRACE Risk Scores (median; 158 vs 157, p0.352). The primary composite occurred in 3.5% of ticagrelor and 7.0% of clopidogrel treated patients (p0.014). Following adjustment, ticagrelor was associated with a 54% lower composite outcome (adjusted HR 0.46, 95% confidence interval 0.26-0.84). Major bleeding 6.3% vs 6.1% (NS) and ICH 0.0% vs 0.2% (NS) were similar. CONCLUSIONS: In a prospective STEMI cohort, switching to ticagrelor compared with sustaining clopidogrel following fibrinolysis pharmacoinvasive reperfusion reduced recurrent ischemic events at 1-year with no differences in major bleeding or ICH. Aligned with randomized data, these findings provide support to switch pharmaco-invasively treated STEMI patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».