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Enregistrement W4401534720 · doi:10.1093/ehjopen/oeae062

Colchicine for cardiovascular and limb risk reduction in Medicare beneficiaries with peripheral artery disease: emulation of target trials

2024· article· en· W4401534720 sur OpenAlexaff
Patrick Heindel, James J. Fitzgibbon, Eric A. Secemsky, Deepak L. Bhatt, Mohammed Al‐Omran, Subodh Verma, Ibrahim Almaghlouth, Arin L. Madenci, Mohamad A. Hussain

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthBrigham and Women's Hospital
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineColchicineGoutAdverse effectConfoundingRandomized controlled trialSurgeryPhysical therapyPercutaneous coronary interventionMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Recent evidence from randomized trials demonstrates that colchicine can reduce the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) in patients with coronary artery disease. Colchicine's effect on lower-extremity peripheral artery disease (PAD) is not known. Methods and results: To make inferences about the real-world effectiveness of colchicine in PAD, we emulated two target trials leveraging the variable prescribing practice of adding colchicine vs. a non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) to urate-lowering therapy in patients with gout and PAD. Emulated Trial 1 compared colchicine initiators with NSAID initiators. Emulated Trial 2 compared long-term (indefinite) and short-term (3 months) treatment strategies after initiating colchicine. Eligible individuals were those continuously enrolled in Medicare receiving care at a multicentre academic health system between July 2007 and December 2019. The primary outcome for both trials was a 2 year composite of major adverse limb events (MALE), MACE, and all-cause mortality. Secondary outcomes included MALE and death, MACE and death, and individual components of the primary outcome. Inverse probability weighting was used to adjust for confounding. Percentile-based 95% confidence intervals (CIs) were estimated using non-parametric bootstrapping. A total of 1820 eligible patients were included; the mean age was 77 years [standard deviation (SD) 7], 32% were female, and 9% were non-White. The mean (SD) duration of colchicine and NSAID therapy was 247 (345) and 137 (237) days, respectively. In the emulation of Trial 1, the risk of the primary composite outcome of MALE, MACE, and death at 2 years was 29.9% (95% CI 27.2%, 32.3%) in the colchicine group and 31.5% (28.3%, 34.6%) in the NSAID group, with a risk difference of -1.7% (95% CI -6.5%, 3.1%) and a risk ratio of 0.95 (95% CI 0.83, 1.07). Similar findings were noted in the emulation of Trial 2, with a risk of the primary composite outcome at 2 years of 30.7% (95% CI 23.7%, 38.1%) in the long-term colchicine group and 33.4% (95% CI 29.4%, 37.7%) in the short-term group, with a risk difference of -2.7% (95% CI -10.3%, 5.4%) and risk ratio of 0.92 (95% CI 0.70, 1.16). Conclusion: In a real-world sample of patients with PAD and gout, estimates of the effect of colchicine were consistent across two analyses and provided no conclusive evidence that colchicine decreased the risk of adverse cardiovascular or limb events and death. The cardiovascular and limb benefits of colchicine in older, comorbid populations with PAD and advanced systematic atherosclerosis remain uncertain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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