Comparison of β-blocker agents and mortality in maintenance hemodialysis patients: an international cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite a lack of clinical trial data, β-blockers are widely prescribed to dialysis patients. Whether specific β-blocker agents are associated with improved long-term outcomes compared with alternative β-blocker agents in the dialysis population remains uncertain. Methods: We analyzed data from an international cohort study of 10 125 patients on maintenance hemodialysis across 18 countries that were newly prescribed a β-blocker medication within the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS). The following β-blocker agents were compared: metoprolol, atenolol, bisoprolol and carvedilol. Multivariable Cox proportional hazards models were used to estimate the association between the newly prescribed β-blocker agent and all-cause mortality. Stratified analyses were performed on patients with and without a prior history of cardiovascular disease. Results: The mean (standard deviation) age in the cohort was 63 (15) years and 57% of participants were male. The most commonly prescribed β-blocker agent was metoprolol (49%), followed by carvedilol (29%), atenolol (11%) and bisoprolol (11%). Compared with metoprolol, atenolol {adjusted hazard ratio (HR) 0.77 [95% confidence interval (CI) 0.65-0.90]} was associated with a lower mortality risk. There was no difference in mortality risk with bisoprolol [adjusted HR 0.99 (95% CI 0.82-1.20)] or carvedilol [adjusted HR 0.95 (95% CI 0.82-1.09)] compared with metoprolol. These results were consistent upon stratification of patients by presence or absence of a prior history of cardiovascular disease. Conclusions: Among patients on maintenance hemodialysis who were newly prescribed β-blocker medications, atenolol was associated with the lowest mortality risk compared with alternative agents.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».