Cardiovascular Drug Use After Acute Kidney Injury Among Hospitalized Patients With a History of Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients who survive acute kidney injury (AKI) may receive fewer cardioprotective drugs. Our objective was to measure the difference in time to dispensing of evidence-based cardiovascular drugs in patients with a history of myocardial infarction (MI) with and without AKI. Methods: This was a population-based cohort study of patients 66 years of age and older with a history of MI who survived a hospitalization complicated with AKI, propensity-score matched to patients without AKI. The primary outcome was time to outpatient dispensing of an angiotensin-converting enzyme inhibitor (ACEi)/angiotensin II receptor blocker (ARB), statin, or β-blocker within 1 year of hospital discharge. Results: We identified 28,871 patients with AKI, of whom 21,452 were matched 1:1 to patients without AKI. In the matched cohort, mean age was 80 years, 40% were female, and 34% had an MI during the index hospitalization. AKI was associated with less frequent dispensing of all 3 cardiovascular drug classes within 1 year of hospital discharge (subdistribution hazard ratio [sHR], 0.93; 95% confidence interval [CI], 0.91-0.95). This association was most pronounced in patients with stage 2 (sHR, 0.81; 95% CI, 0.75-0.88) and stage 3 (sHR, 0.71; 95% CI, 0.64-0.79) AKI. We observed less frequent dispensing of statins in patients with stage 2 (sHR, 0.87; 95% CI, 0.81-0.92) and stage 3 (sHR, 0.85; 95% CI, 0.78-0.93) AKI and less frequent dispensing of β-blockers in patients with stage 3 AKI (sHR, 0.86; 95% CI, 0.79-0.94). Conclusion: In patients with a history of MI, survivors of AKI were less likely to receive prescriptions for ACEi/ARB, statins, or β-blockers within 1 year of hospital discharge. This association was most pronounced in patients with stages 2 and 3 AKI.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».