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Enregistrement W4389913897 · doi:10.1136/bmjopen-2022-070237

Comparing the long-term outcomes in chronic coronary syndrome patients with prior ST-segment and non-ST-segment elevation myocardial infarction: findings from the TIGRIS registry

2023· article· en· W4389913897 sur OpenAlexafffund
Sibi N Krishnamurthy, Stuart Pocock, Prashant Kaul, Ruth Owen, Shaun G. Goodman, Christopher B. Granger, José Carlos Nicolau, Tabassome Simon, Dirk Westermann, Satoshi Yasuda, Karolina Andersson, Gunnar Brandrup‐Wognsen, Phillip R. Hunt, David Brieger, Mauricio G. Cohen

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKlineHLS TherapeuticsDaiichi Sankyo EuropeGilead SciencesServierDuke Clinical Research InstituteAstellas PharmaSanofiAbiomedMerit Medical SystemsNovo NordiskMedicines CompanyRegeneron PharmaceuticalsPfizerYork UniversityCleveland ClinicBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaCSL BehringUniversity of TorontoHeart and Stroke Foundation of CanadaAmerican RegentEsperion TherapeuticsAmgen
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineCardiologyCoronary artery diseaseStroke (engine)CohortPoisson regressionPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Compared with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) patients, non-STEMI (NSTEMI) patients have more comorbidities and extensive coronary artery disease. Contemporary comparative data on the long-term prognosis of stable post-myocardial infarction subtypes are needed. DESIGN: Long-Term rIsk, clinical manaGement and healthcare Resource utilisation of stable coronary artery dISease (TIGRIS) was a multinational, observational and longitudinal cohort study. SETTING: Patients were enrolled from 350 centres, with >95% coming from cardiology practices across 24 countries, from 19 June 2013 to 31 March 2017. PARTICIPANTS: This study enrolled 8277 stable patients 1-3 years after myocardial infarction with ≥1 additional risk factor. OUTCOME MEASURES: Over a 2 year follow-up, cardiovascular events and deaths and self-reported health using the EuroQol 5-dimension questionnaire score were recorded. Relative risk of clinical events and health resource utilisation in STEMI and NSTEMI patients were compared using multivariable Poisson regression models, adjusting for prognostically relevant patient factors. RESULTS: Of 7752 patients with known myocardial infarction type, 46% had NSTEMI; NSTEMI patients were older with more comorbidities than STEMI patients. NSTEMI patients had significantly poorer self-reported health and lower prevalence of dual antiplatelet therapy at hospital discharge and at enrolment 1-3 years later. NSTEMI patients had a higher incidence of combined myocardial infarction, stroke and cardiovascular death (5.6% vs 3.9%, p<0.001) and higher all-cause mortality (4.2% vs 2.6%, p<0.001) compared with STEMI patients. Risks were attenuated after adjusting for other patient characteristics. Health resource utilisation was higher in NSTEMI patients, although STEMI patients had more cardiologist visits. CONCLUSIONS: Post-NSTEMI chronic coronary syndrome patients had a less favourable risk factor profile, poorer self-reported health and more adverse cardiovascular events during long-term follow-up than individuals post STEMI. Efforts are needed to recognise the risks of stable patients after NSTEMI and optimise secondary prevention and care. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01866904.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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