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Enregistrement W4321792642 · doi:10.1016/j.carrev.2023.02.008

Association of Diabetes Mellitus and Its Types with In-Hospital Management and Outcomes of Patients with Acute Myocardial Infarction

2023· article· en· W4321792642 sur OpenAlexaff
Priyanka Sethupathi, Andrija Matetić, Vijay Bang, Phyo Kyaw Myint, Ivan Rendon, Rodrigo Bagur, Carlos Diaz‐Arocutipa, Alejandro Ricalde, Aditya Bharadwaj, Mamas A. Mamas

Notice bibliographique

RevueCardiovascular revascularization medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioInternal medicineMyocardial infarctionPercutaneous coronary interventionDiabetes mellitusConfidence intervalType 2 Diabetes MellitusStroke (engine)CardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is an important risk factor for adverse outcomes following acute myocardial infarction (AMI), but large-scale studies investigating the differential impact of Type 1 DM (T1DM) and Type 2 DM (T2DM) on AMI outcomes are lacking. METHODS: All adult discharges for AMI in the National Inpatient Sample (October 2015 to December 2018) were included and stratified into T1DM, T2DM and non-DM (NDM) groups. Outcomes of interests were all-cause mortality, major adverse cardiovascular and cerebrovascular events (MACCE), major bleeding and acute ischemic stroke, as well as invasive management. Binomial hierarchical multilevel multivariable logistic regression with adjusted odds ratios (aOR) and 95 % confidence intervals (95 % CI) was used to investigate the association between DM and its subtypes with the AMI outcomes. RESULTS: Out of 2,587,615 patients, there were 29,250 (1.1 %) T1DM and 1,032,925 (39.9 %) T2DM patients. After multivariable adjustment, patients with T1DM had increased odds of MACCE (aOR 1.20, 95 % CI 1.09-1.31), all-cause mortality (aOR 1.20, 95 % CI 1.08-1.33) and major bleeding (aOR 1.28, 95 % CI 1.13-1.44), whilst T2DM patients had increased odds of MACCE (aOR 1.03, 95 % CI 1.01-1.05) and ischemic stroke (aOR 1.09, 95 % CI 1.05-1.13), compared to NDM patients. The adjusted odds of receiving percutaneous coronary intervention were lower in both T1DM and T2DM patients (aOR 0.70, 95 % CI 0.66-0.75 and aOR 0.95, 95 % CI 0.94-0.96, respectively), but T2DM patients showed higher utilization of composite percutaneous and surgical revascularization (aOR 1.03, 95 % CI 1.03-1.04) compared to NDM patients. CONCLUSIONS: DM patients presenting with AMI have worse in-hospital clinical outcomes compared to NDM patients. There are important DM type-related differences with T1DM patients having overall worse outcomes and receiving less overall revascularization.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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