Elevated Glucose on Admission Was an Independent Risk Factor for 30-Day Major Adverse Cardiovascular Events in Patients with STEMI but Not NSTEMI
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this study was to evaluate the impact of glucose levels on admission, on the risk of 30-day major adverse cardiovascular events (MACEs) in patients with acute myocardial infarction (AMI), and to assess the difference in outcome between ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) patients. Methods: This study was a post hoc analysis of the Acute Coronary Syndrome Quality Improvement in Kerala Study, and 13,398 participants were included in the final analysis. Logistic regression models were used to assess the association between glucose levels on admission and the risk of 30-day MACEs, adjusting for potential confounders. Results: Participants were divided according to the glucose quintiles. There was a positive linear association between glucose levels at admission and the risk of 30-day MACEs in AMI patients [adjusted OR (95% CI): 1.05 (1.03, 1.07), p < 0.001]. Compared to participants with an admission glucose between 5.4 and 6.3 mmol/L, participants with the highest quintile of glucose level (≥10.7 mmol/L) were associated with increased risk of 30-day MACEs in the fully adjusted logistic regression model [adjusted OR (95% CI): 1.82 (1.33, 2.50), p < 0.001]. This trend was more significant in patients with STEMI (p for interaction = 0.036). Conclusions: In patients with AMI, elevated glucose on admission was associated with an increased risk of 30-day MACEs, but only in patients with STEMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».