Preferences of Patients With Chronic Kidney Disease for Invasive Versus Conservative Treatment of Acute Coronary Syndrome: A Discrete Choice Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with chronic kidney disease (CKD) can experience acute coronary syndromes (ACS) with high morbidity and mortality. Early invasive management of ACS is recommended for most high‐risk patients; however, choosing between an early invasive versus conservative management approach may be influenced by the unique risk of kidney failure for patients with CKD. Methods and Results This discrete choice experiment measured the preferences of patients with CKD for future cardiovascular events versus acute kidney injury and kidney failure following invasive heart procedures for ACS. The discrete choice experiment, consisting of 8 choice tasks, was administered to adult patients attending 2 CKD clinics in Calgary, Alberta. The part‐worth utilities of each attribute were determined using multinomial logit models, and preference heterogeneity was explored using latent class analysis. A total of 140 patients completed the discrete choice experiment. The mean age of patients was 64 years, 52% were male, and mean estimated glomerular filtration rate was 37 mL/min per 1.73 m 2 . Across the range of levels, risk of mortality was the most important attribute, followed by risk of end‐stage kidney disease and risk of recurrent myocardial infarction. Latent class analysis identified 2 distinct preference groups. The largest group included 115 (83%) patients, who placed the greatest value on treatment benefits and expressed the strongest preference for reducing mortality. A second group of 25 (17%) patients was identified who were procedure averse and had a strong preference toward conservative management of ACS and avoiding acute kidney injury requiring dialysis. Conclusions The preferences of most patients with CKD for management of ACS were most influenced by lowering mortality. However, a distinct subgroup of patients was strongly averse to invasive management. This highlights the importance of clarifying patient preferences to ensure treatment decisions are aligned with patient values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».