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Enregistrement W4321455716 · doi:10.1161/jaha.121.026756

Cardiovascular Benefits of Icosapent Ethyl in Patients With and Without Atrial Fibrillation in REDUCE‐IT

2023· article· en· W4321455716 sur OpenAlexafffund
Brian Olshansky, Deepak L. Bhatt, Michael Miller, Philippe Gabríel Steg, Eliot A. Brinton, Terry A. Jacobson, Steven Ketchum, Ralph T. Doyle, Rebecca A. Juliano, Lixia Jiao, Peter R. Kowey, James A. Reiffel, Jean‐Claude Tardif, Christie M. Ballantyne, Mina K. Chung

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthIdorsia PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeWake Forest UniversityServierSchool of Medicine, New York UniversityUniversity of PennsylvaniaNovo NordiskEli Lilly and CompanyYale New Haven HospitalAstraZenecaAmarin CorporationJoslin Diabetes CenterSanofiGeorge Washington UniversityBelvoir Media GroupU.S. Department of Veterans AffairsYale UniversityPennsylvania State UniversityAmgenPfizerYork UniversityCSL BehringSyracuse University
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationPlaceboMyocardial infarctionInternal medicineCardiologyUnstable anginaStroke (engine)Atrial flutterCoronary artery diseaseRandomizationRandomized controlled trialPost-hoc analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In REDUCE‐IT (Reduction of Cardiovascular Events With Icosapent Ethyl–Intervention Trial), icosapent ethyl (IPE) versus placebo) reduced cardiovascular death, myocardial infarction, stroke, coronary revascularization, or unstable angina requiring hospitalization, but was associated with increased atrial fibrillation/atrial flutter (AF) hospitalization (3.1% IPE versus 2.1% placebo; P =0.004). Methods and Results We performed post hoc efficacy and safety analyses of patients with or without prior AF (before randomization) and with or without in‐study time‐varying AF hospitalization to assess relationships of IPE (versus placebo) and outcomes. In‐study AF hospitalization event rates were higher in patients with prior AF (12.5% versus 6.3%, IPE versus placebo; P =0.007) versus without prior AF (2.2% versus 1.6%, IPE versus placebo; P =0.09). Serious bleeding rates trended higher in patients with (7.3% versus 6.0%, IPE versus placebo; P =0.59) versus without prior AF (2.3% versus 1.7%, IPE versus placebo; P =0.08). With IPE, serious bleeding trended higher regardless of prior AF (interaction P value [ P int ]=0.61) or postrandomization AF hospitalization ( P int =0.66). Patients with prior AF (n=751, 9.2%) versus without prior AF (n=7428, 90.8%) had similar relative risk reductions of the primary composite and key secondary composite end points with IPE versus placebo ( P int =0.37 and P int =0.55, respectively). Conclusions In REDUCE‐IT, in‐study AF hospitalization rates were higher in patients with prior AF especially in those randomized to IPE. Although serious bleeding trended higher in those randomized to IPE versus placebo over the course of the study, serious bleeding was not different regardless of prior AF or in‐study AF hospitalization. Patients with prior AF or in‐study AF hospitalization had consistent relative risk reductions across primary, key secondary, and stroke end points with IPE. Registration URL: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01492361 ; Unique Identifier: NCT01492361

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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