Stopping renin-angiotensin system inhibitors after hyperkalemia and risk of adverse outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stopping renin-angiotensin system inhibitors (RASi) after an episode of hyperkalemia is common but may involve therapeutic compromises, in that the cessation of RASi deprives patients of their beneficial cardiovascular effects. METHODS AND RESULTS: Observational study from the Stockholm Creatinine Measurements (SCREAM) project including patients initiating RASi in routine care and surviving a first-detected episode of hyperkalemia (potassium >5.0 mmol/L). We used target trial emulation techniques based on cloning, censoring and weighting to compare stopping vs. continuing RASi within 6 months after hyperkalemia. Outcomes were 3-year risks of mortality, major adverse cardiovascular events (MACE, composite of cardiovascular death, myocardial infarction and stroke hospitalization) and recurrent hyperkalemia. Of 5669 new users of RASi who developed hyperkalemia (median age 72 years, 44% women), 1425 (25%) stopped RASi therapy within 6 months. Compared with continuing RASi, stopping therapy was associated with a higher 3-year risk of death (absolute risk difference 10.8%; HR 1.49, 95% CI 1.34-1.64) and MACE (risk difference 4.7%; HR 1.29, 1.14-1.45), but a lower risk of recurrent hyperkalemia (risk difference -9.5%; HR 0.76, 0.69-0.84). Results were consistent for events following potassium of >5.0 or >5.5 mmol/L, after censoring when the treatment decision was changed, across prespecified subgroups, and after adjusting for albuminuria. CONCLUSION: These findings suggest that stopping RASi after hyperkalemia may be associated with a lower risk of recurrence of hyperkalemia, but higher risk of death and cardiovascular events.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle