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Enregistrement W4380785710 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.15238

Abstract 15238: Impact of Statins on All-Cause Mortality in Subjects With Severe Coronary Artery Calcium Score: Results Form the Confirm (Coronary Ct Angiography Evaluation for Clinical Outcomes: An International Multicenter Registry) Registry

2022· article· en· W4380785710 sur OpenAlexaff
Dhiran Verghese, April Kinninger, Venkat Sanjay Manubolu, Jairo Aldana-Bitar, L. Alalawi, James K. Min, James P. Earls, Stephan Achenbach, Ashley Dunham, Tami Crabtree, Heidi Gransar, Mouaz H. Al‐Mallah, Jeroen J. Bax, Daniel S. Berman, Filippo Cademartiri, Tracy Q. Callister, Hyuk‐Jae Chang, Benjamin J.W. Chow, Ricardo C. Cury, Gudrun Feuchtner, Martin Hadamitzky, Jöerg Hausleiter, Philipp A. Kaufmann, Jonathon Leipsic, Fay Y. Lin, Yong-Jin Kim, Hugo Marques, Gianluca Pontone, Ronen Rubinshtein, Todd C. Villines, Leslee J. Shaw, Matthew J. Budoff

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineStatinProportional hazards modelCoronary artery diseaseCardiologyDiabetes mellitusConfidence intervalClinical endpointClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Coronary artery calcium (CAC) score improves prognostic accuracy of atherosclerotic cardiovascular disease outcomes. However, the relative impact of statins on outcomes stratified by CAC score is limited. Methods: The open-label, 12-center, 6-country prospective longitudinal CONFIRM registry was queried. Individuals with severe CAC (≥300), with long term follow up were selected. Subjects with prior ASCVD events were excluded. The primary study end point was all-cause mortality (ACM) which was compared in individuals on stain versus those not on statin. Kaplan-Meier cumulative incidence curves were performed and compared with log rank test. Multivariate Cox proportional hazard regression analysis was used to calculate hazard ratio (HR) with 95% confidence interval (CI). Results: Of 21,863 participants from the CONFRIM registry, 5,928 had no prior ASCVD events and had information on CAC and statin use. Of these, 972 had a CAC score of ≥300. The mean age of statin users and non-users with CAC≥300 was similar at 67.7± 9.0 vs. 66.9±10.5; p=0.166, and both groups were predominantly male (70% vs 69%, p=0.736). Statin users were more likely to have high cholesterol (93% vs 43%), hypertension (74% vs. 67%), diabetes mellitus (27% vs 20%), family history of cardiovascular disease (41% vs. 34%) and less likely to be a current smoker (22% vs 34%); all p<0.05. There were 42 (9%) deaths over a mean follow-up of 4.2 years among statin users and 86 (18%) deaths over 3.9 years in non-users. In multivariable proportional hazard Cox modeling with a reference group of non-statin users, statin participants with CAC of ≥300 had significantly reduced risk for ACM, HR 0.52- (95% CI, 0.33-0.82, p=0.005). Conclusions: In this large prospective registry, in the primary prevention cohort of patients without prior ASCVD events, severe CAC ≥ 300 identified patients most likely to benefit from statin use. Statins lowered ACM in patients with CAC≥ 300 by 48%.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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