Abstract P305: Room for Improved Secondary Prevention of Major Cardiovascular Events Among the Population With New Onset Diabetes: A Longitudinal Latent Class Trajectory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: After a diagnosis of diabetes, specialist physicians may play a key role in the secondary prevention of major cardiovascular events (MACE). Yet, trajectories of visits to specialists are heterogenous and their efficacy in the prevention of MACE remains unexplored. Goal: To assess whether trajectories of visits to specialists are associated with MACE among new cases of diabetes. Methods: Using the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System, we identified new cases of diabetes ≥20 years old during fiscal year 2013, who had no prior history of MACE (ischemic cardiopathy, stroke, myocardial infarction or cardiovascular death). Firstly, individual trajectories according to the presence/absence of ≥1 ambulatory visit to a specialist (cardiologist, internist, endocrinologist) were compiled over consecutive 3-month periods up to 2 years following diagnosis. Patients with no visit were compiled in a “primary care only” group, while others were classified in groups using latent class growth analysis. Patients who had a MACE during this period were excluded. Secondly, the risk of MACE occuring after the 2 years following diagnosis up to December 31 st 2019 was compared between groups using a marginal Cox proportional hazards regression model, adjusted with inverse probability weighting and providing adjusted hazard ratio (aHR) with 95% confidence intervals (CI). Results: Among the 24,782 patients included, 5 groups were identified ( Figure 1 ). A total of 2,837 MACE occurred. Compared with the “primary care only group”, those who consulted a specialist were at higher risk of MACE (Regular/frequent visits: aHR: 1.50 [95% CI: 1.26 to 1.66]; Late visits: aHR: 1.41 [1.13 to 1.73]; Regular/sparce visits: 1.38 [1.27 to 1.51]; Early visits: 1.36 [1.19 to 1.54]), while no difference was observed between these groups. Conclusions: Although confounding by indication cannot be totally ruled out, these results may suggest room for improvement in the secondary prevention of MACE after a diabetes diagnosis.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».