Renin‐angiotensin‐aldosterone system inhibitors and major cardiovascular events and acute kidney injury in patients with coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASIs) are recommended for most patients with coronary artery disease (CAD). However, there is debate across guidelines as to which patients with CAD benefit the most from these agents. This study investigated the association between RAASIs and cardiovascular outcomes and acute kidney injury in a contemporary cohort of patients with CAD. METHODS: Patients ≥65 years of age with CAD alive on April 1, 2012 in Ontario, Canada were included. Outcomes included major adverse cardiovascular events (MACE: cardiovascular death, myocardial infarction (MI), unstable angina, stroke, or coronary revascularization), and acute kidney injury (AKI) hospitalizations at 4 years. Inverse probability of treatment-weighted Cox proportional hazards regression models was used to compare the rates of each outcome in patients treated with and without RAASIs (angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin II receptor blockers). RESULTS: There were 165,058 patients with CAD identified (mean age 75 years, 65.5% male, 64.7% prescribed RAASIs). After inverse-probability weighting, treatment with RAASIs was associated with a lower rate of MACE compared with treatment without RAASIs (17.6% vs 18.2%, hazard ratio [HR]: 0.96, 95% CI: 0.93-0.99, respectively). However, treatment with RAASIs was associated with a higher rate of AKI compared with treatment without RAASIs (1.7% vs 1.5%, HR: 1.14, 95% CI: 1.02-1.29, respectively). The reduction in MACE was greater in patients with prior MI (HR: 0.87, 95% CI: 0.82-0.92) compared with patients without prior MI (HR: 1.00, 95% CI: 0.97-1.04, interaction p < 0.01). The increase in AKI was lower in patients with prior MI (HR: 0.82, 95% CI: 0.66-1.00) compared with patients without prior MI (HR: 1.37, 95% CI: 1.19-1.57, interaction p < 0.01). CONCLUSIONS: This study supports the continued use of RAASIs in patients with CAD, although the benefit appears smaller in magnitude than observed in prior trials. High-risk patients, particularly those with prior MI, appear to benefit the most from RAASIs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».