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Enregistrement W4293216941 · doi:10.1016/j.athplu.2022.08.003

Clinical characteristics and cardiovascular outcomes among young patients with acute myocardial infarction in Kerala, India: A secondary analysis of ACS QUIK trial

2022· article· en· W4293216941 sur OpenAlexaff
Haitham Khraishah, Lina Karout, Sun Young Jeong, Barrak Alahmad, Abdelrahman AlAshqar, Matthew J. Belanger, Francine K. Welty, Erin D. Michos, Mazen Albaghdadi

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis Plus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineAcute coronary syndromeCardiologySecondary preventionClinical trialEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Limited data exist on the risk profile and outcomes among young patients with acute myocardial infarction(AMI) in low-and middle-income countries(LMICs). This study explored differences in the clinical characteristics, medical care, and outcomes of AMI in young adults in India with a subanalysis focusing on sex disparities amongst the young. Methods: Using the Acute Coronary Syndrome Quality Improvement in Kerala trial database, we compared baseline characteristics, management, and outcomes amongst the young patients(≤50 years) and their older counterparts. The primary outcomes were the rates of in-hospital and 30-day composite of in-hospital major adverse cardiovascular events(MACE). Results: = 0.048) were higher for young women compared to men. Conclusion: Young AMI patients had higher prevalence of modifiable risk factors, were more likely to receive reperfusion therapy, and had better short and intermediate outcomes, compared to older patients. Compared to young men with AMI, young women had worse cardiovascular risk profile, were less likely to be treated with diagnostic angiography or PCI and experienced higher in-hospital death and MACE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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