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Enregistrement W4375851583 · doi:10.1101/2023.05.05.23289601

Discontinuation of Heart Failure Therapy in patients Undergoing Non-Cardiac surgery: Data from a Real-world Cohort

2023· preprint· en· W4375851583 sur OpenAlexaff
Malik Elharram, Xiaoming Wang, Pishoy Gouda, Michelle M. Graham

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiscontinuationEjection fractionCohortHeart failureRetrospective cohort studyInternal medicineSurgeryPerioperativeIncidence (geometry)Cardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Patients with heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF) are at high risk for cardiovascular events following non-cardiac surgery. The perioperative period represents many challenges to maintain guideline directed medical therapy (GDMT). We examined GDMT use in HFrEF patients following non-cardiac surgery, and the association of medication changes with cardiovascular outcomes. Methods Using linked administrative databases, a retrospective cohort of HFrEF patients undergoing major non-cardiac surgery between 2008 and 2020 was formed. Pre-operative use of GDMT was determined by outpatient prescriptions up to 90 days prior to surgery. Changes in GDMT was defined as discontinuation or a dose reduction (≥50%) of baseline therapies at 90 days after discharge. The primary composite outcome was HF hospitalization or all-cause mortality at one-year adjusted for age, sex, components of the Revised Cardiac Risk Index and the Charlson Comorbidity index. Results Of 397,829 index surgeries, there were 7667 (2%) patients with pre-existing HFrEF on at least one GDMT (50.6% female; mean age: 75 +/- 12 years). At 90 days post-operatively, 46% of patients had undergone major changes to GDMT. Compared to patients who continued GDMT, patients with any change to therapy had a higher incidence of the primary outcome (52% vs. 46%, aOR: 1.14, 95% CI: 1.03-1.25) and all-cause mortality at one year (8.5% vs. 4.9%, aOR: 1.57, 95% CI: 1.3-1.90). Conclusion Among patients with HFrEF undergoing major non-cardiac surgery, few are on optimal GDMT, and perioperative changes to GDMT is associated with higher odds for HF hospitalization or death.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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