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Enregistrement W3215884688 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.10426

Abstract 10426: Worse Clinical Outcomes in Patients with Acute Coronary Syndrome and Prior or New Onset Heart Failure: Insights from 47,474 Patients in a Pooled Analysis of Randomized Clinical Trials

2021· article· en· W3215884688 sur OpenAlexaff
Nathan Goodwin, Robert M. Clare, Daniel Wojdyla, Josephine Harrington, Anish Badjatiya, Jacob A. Udell, Javed Butler, James L. Januzzi, Puja B. Parikh, Stefan James, John H. Alexander, Renato D. Lópes, Lars Wallentin, E.Magnus Ohman, Adrian F. Hernandez, William S. Jones

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute coronary syndromeClinical trialHeart failureRandomized controlled trialInternal medicineGerontologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Heart failure (HF) frequently complicates acute coronary syndrome (ACS). Despite known associated high rates of mortality, there are only limited data regarding recurrent ischemic events and re-hospitalization for HF (HHF) in those with HF and ACS. Methods: We used a pooled dataset of four randomized clinical ACS trials (Platelet Inhibition and Patient Outcomes [PLATO], Apixaban for Prevention of Acute Ischemic Events 2 [APPRAISE-2], Thrombin Receptor Antagonist for Clinical Event Reduction in Acute Coronary Syndrome [TRA-CER], and Targeted Platelet Inhibition to Clarify the Optimal Strategy to Medically Manage Acute Coronary Syndrome [TRILOGY ACS]). We assessed the association between HF status (history of HF, de novo HF, no HF) at presentation for ACS on death, future ischemic events, and HHF at one year following hospital discharge using Cox proportional hazards analysis and estimated cumulative event rates using cumulative incidence function. Results: Of 47,474 patients presenting with ACS, 11.1% showed evidence of acute HF, 55.0% of whom had no previous history of HF. Patients with prior/chronic HF were more likely to present with acute HF than those with no previous HF (40.3% vs 6.9%). Compared to those without HF, patients with prior and de novo HF were at a significantly increased risk at one year of all-cause mortality (adjusted HR (aHR) 2.10, 95% Confidence Interval [CI] 1.80-2.45, and aHR 1.51, CI 1.18-1.93, respectively), MACE (aHR 1.50, CI 1.34-1.69, and aHR 1.40, CI 1.14-1.72), recurrent MI (aHR 1.58, CI 1.41-1.78, and aHR 1.40, CI 1.15-1.70), stroke (aHR 1.93, CI 1.67-2.32, and aHR 1.38, CI 1.09-1.75), and HHF (aHR 2.38, CI 2.09-2.71, and aHR 1.53, CI 1.24-1.88). Conclusion: Following an ACS event, both prior and de novo HF were found to be major predictors of death, recurrent ischemic events, and HHF by one year. These findings highlight the need for improved strategies to prevent and manage adverse outcomes in this high-risk population.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,018
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2021
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