The association of PRECISE-DAPT score with ischaemic outcomes in patients taking dual antiplatelet therapy following percutaneous coronary intervention: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The PRECISE-DAPT (Predicting Bleeding Complication in Patients Undergoing Stent Implantation and Subsequent Dual Antiplatelet Therapy) score identifies patients at high risk of bleeding complications following percutaneous coronary intervention (PCI). International guidelines recommend the PRECISE-DAPT score to identify patients at high risk for bleeding, who may benefit from shortened dual antiplatelet therapy. The association of the PRECISE-DAPT score with ischaemic outcomes remains unclear. We performed a meta-analysis investigating the association between a high PRECISE-DAPT score and ischaemic outcomes. METHODS AND RESULTS: A comprehensive literature search was conducted on articles published between 11 March 2017 and 5 June 2021. Two reviewers independently screened articles for inclusion using pre-defined criteria. The outcome measures extracted included composite ischaemic events, major bleeding events, and all-cause mortality. A random effects model was applied to obtain combined risk estimates for outcomes. From 12 included studies, there were 39 459 patients with PRECISE-DAPT <25 and 14 761 patients with PRECISE-DAPT ≥25. PRECISE-DAPT score ≥25 was associated with increased risk of composite ischaemic events [odds ratio (OR) 2.16; 95% confidence interval (CI) 1.77-2.65], myocardial infarction (OR 2.06; 95% CI 1.38-3.08), and ischaemic stroke (OR 2.90; 95% CI 1.76-4.78). Patients with a PRECISE-DAPT score ≥25 had increased risk of major bleeding (OR 3.62; 95% CI 2.62-4.99). Patients with a PRECISE-DAPT score ≥25 had higher risk of all-cause mortality (OR 5.83; 95% CI 5.37-6.33). CONCLUSION: Patients with a PRECISE-DAPT score ≥25 are at increased risk for ischaemic events, bleeding, and all-cause mortality. Prospective evaluation of a PRECISE-DAPT guided approach to antiplatelet therapy is required to demonstrate benefit in this high-risk population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».