Effectiveness of Aspirin on Major COPD Outcomes: A Prevalent New-User Design Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies that have reported an association between aspirin use in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) with reductions in mortality and COPD exacerbations were shown to be affected by time-related biases. We assessed this association using a prevalent new-user study design that avoids these biases. We used the United Kingdom's Clinical Practice Research Datalink (CPRD) to form a cohort of patients with COPD. Aspirin initiators were matched on time and propensity score with nonusers during 2002-2018. The outcomes were all-cause mortality and COPD exacerbation within a one-year follow-up. Hazard ratios (HR) and 95% confidence interval (CI) of each outcome associated with aspirin use compared to nonuse were estimated using an as-treated approach. The study cohort included 10,287 initiators of aspirin and 10,287 matched nonusers. The cumulative incidence of all-cause mortality at one year was 11.5% for aspirin users and 9.2% for nonusers. The HR of all-cause mortality associated with aspirin initiation was 1.22 (95% CI: 1.08-1.37), while for severe exacerbation it was 1.21 (95% CI 1.08-1.37), compared with nonuse. The HR of a first moderate or severe exacerbation with aspirin use was 0.90 (95% CI 0.85-0.95). These estimates did not vary by platelet count. This large population-based study, designed to emulate a trial, found aspirin use in patients with COPD associated with a higher risk of all-cause mortality and severe exacerbation, but a lower risk of moderate or severe exacerbation. Further research is warranted to assess this reduction in moderate or severe exacerbations, particularly in patients with cardiovascular risk factors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».