Health utilities in Chinese patients with coronary heart disease and impaired glucose tolerance (<scp>ACE</scp>): A longitudinal analysis of a randomized, double‐blind, placebo‐controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We estimate health-related quality of life and the impact of four cardiovascular events (myocardial infarction [MI], stroke, congestive heart failure, angina) and gastrointestinal events in 6522 Chinese patients with coronary heart disease (CHD) and impaired glucose tolerance (IGT) participating in the Acarbose Cardiovascular Evaluation (ACE) trial. METHODS: Health-related quality of life was captured using the EuroQol-5 Dimension-3 Level (EQ-5D-3L), with data collected at baseline and throughout the trial. Multilevel mixed-effects linear regression with random effects estimated health-related quality of life over time, capturing variation between hospital sites and individuals, and a fixed-effects linear model estimated the impact of cardiovascular and gastrointestinal events. RESULTS: Patients were followed for a median of 5 years (interquartile range 3.4-6.0). The average baseline EQ-5D score of 0.930 (SD 0.104) remained relatively unchanged over the trial period with no evidence of statistically significant differences in EQ-5D score between randomized treatment groups. The largest decrement in the year of an event was estimated for stroke (-0.107, P < .001), followed by heart failure (-0.039, P = .022), MI (-0.021, P = .047), angina (-0.012, P = .047), and gastrointestinal events (-0.005, P = .430). MI and stroke reduced health-related quality of life beyond the year in which the event occurred (-0.031, P = .006, and -0.067, P < .001, respectively). CONCLUSIONS: Acarbose treatment had no impact on health-related quality of life in ACE trial participants with CHD and IGT. Events such as MI, stroke, heart failure, and angina reduce health-related quality of life around the time they occurred, but only MI and stroke impacted on longer-term health-related quality of life.
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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 | 0,021 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».