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Enregistrement W4389944304 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.14142

Abstract 14142: Patterns of Renin Angiotensin Aldosterone Inhibitor Use in Patients After Hospitalization With Acute Kidney Injury

2023· article· en· W4389944304 sur OpenAlexaffabout
Dhruv Krishnan, Jiming Fang, Dennis T. Ko, Douglas S. Lee, David Naimark, Karen Tu, Moira K. Kapral, Jacob A. Udell, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationMedicineRetrospective cohort studyInternal medicineCohortMedical prescriptionPoisson regressionProportional hazards modelKidney diseasePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Renin-angiotensin system inhibitors (RASi, i.e., ACEIs and ARBs) are vital to chronic disease management and they are often held in the setting of AKI. Reinitiation after hospital discharge requires careful coordination and puts patients at risk of inappropriately remaining off RASi. Aims: Characterize patterns of RASi use post-AKI hospitalization and identify factors associated with RASi discontinuation and reinitiation after discharge. Methods: A retrospective cohort study using ICES administrative data was conducted among adults ≥66 on RASi and discharged after hospitalization with AKI in Ontario (2015-2019). Prescription claims were used to identify patients who experienced RASi discontinuation (no RASi script renewal) after discharge. These patients were then followed for an additional 6 months to monitor for reinitiation. Modified Poisson and Cox regression models were used to identify factors associated with discontinuation and reinitiation, respectively, censoring those who died or were readmitted prior to reinitiation. Results: The cohort included 84,598 patients, mean age 80.3 years, 50.8% male. Overall, 42.2% continued their RASi, 37.1% discontinued, and use was indeterminable for the 20.7% who were readmitted or died before their prescription elapsed. Of the 31,390 patients with RASi discontinuation, 47.4% did not reinitiate and 34.8% reinitiated. Discontinuation was more likely in patients with CKD (RR = 1.13, 95% CI 1.10-1.16) or on diuretics (RR = 1.06, 95% CI 1.03-1.09). Reinitiation was more likely in patients in the highest income quintile (HR 1.08, 95% CI 1.02-1.15) or on diuretics (HR = 1.09, 95% CI 1.04-1.13), and less likely in patients with HF (HR = 0.89 95% CI 0.85-0.93), dementia (HR = 0.72, 95% CI 0.67-0.76), or rural residence (HR = 0.88, 95% CI 0.82-0.94). Conclusions: After hospitalization with AKI, nearly 2 in 5 patients discontinued their RASi at discharge, with one-third of these patients restarting within 6 months. Several patient-, provider-, and system-level factors were associated with patterns of RASi use after discharge. These can be used to identify patients at higher risk of experiencing RASi interruption, which may highlight opportunities for optimization of RASi use to improve patient care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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'admission2
Résumé présentoui

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