Comparative effectiveness of ARB and ACEi for cardiovascular outcomes and risk of angioedema among different ethnic groups in England: an analysis in the UK Clinical Practice Research Datalink with emulation of a reference trial (ONTARGET)
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the comparative effectiveness of angiotensin receptor blockers (ARB) and angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEi) in ethnic minority groups in the UK. Design Observational cohort study using a reference trial emulation approach benchmarked against the ONTARGET trial. Setting UK Clinical Practice Research Datalink Aurum data from 01/01/2001-31/07/2019. Participants Black, South Asian, or White patients with a prescription for an ARB/ACEi who met the ONTARGET trial criteria. Main outcome measures The primary composite outcome was: cardiovascular-related death, myocardial infarction, stroke, or hospitalisation for heart failure with individual components studied as secondary outcomes. Angioedema was a safety endpoint. We assessed outcomes using a propensity-score-weighted Cox proportional hazards model for ARB vs ACEi with heterogeneity by ethnicity assessed on the relative and absolute scale. Results 17,593 Black, 30,805 South Asian, and 524,623 White patients were included. We benchmarked results against ONTARGET comparing ARB with ACEi for the primary outcome (hazard ratio [HR] 0.96, 95% CI: 0.95 to 0.98) and found no evidence of treatment effect heterogeneity( P int =0.422). Results were consistent for most secondary outcomes. However, for cardiovascular-related death, there was strong evidence of heterogeneity ( P int =0.002), with ARB associated with more events in Black individuals and with fewer events in White individuals compared to ACEi, and no differences in South Asian individuals. For angioedema, HR 0.56 (95% CI: 0.46 to 0.67) for ARB vs ACEi ( P int =0.306). Absolute risks were higher in Black individuals, for ARB vs ACEi number-needed-to-treat was 204 in Black individuals compared with 2000 in South Asian individuals and 1667 in White individuals ( P int =0.023). Conclusions These results demonstrate variation in drug effects of ACEi and ARB by ethnicity and suggest the potential for adverse consequences from current UK guideline recommendations for ARB in preference to ACEi for Black individuals.
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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 | 0,057 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».