Motor vehicle crash risk after cardioverter-defibrillator implantation: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited empirical evidence informs driving restrictions after implantable cardioverter-defibrillator (ICD) implantation. We sought to evaluate real-world motor vehicle crash risks after ICD implantation. METHODS: We performed a retrospective cohort study using 22 years of population-based health and driving data from British Columbia, Canada (2019 population: 5 million). Individuals with a first ICD implantation between 1997 and 2019 were age and sex matched to three controls. The primary outcome was involvement as a driver in a crash that was attended by police or that resulted in an insurance claim. We used survival analysis to compare crash risk in the first 6 months after ICD implantation to crash risk during a corresponding 6-month interval among controls. RESULTS: A crash occurred prior to a censoring event for 296 of 9373 individuals with ICDs and for 1077 of 28 119 controls, suggesting ICD implantation was associated with a reduced risk of subsequent crash (crude incidence rate, 8.5 vs 10.5 crashes per 100 person-years; adjusted HR (aHR), 0.71; 95% CI 0.61 to 0.83; p<0.001). Results were similar after stratification by primary versus secondary prevention ICD. Relative to controls, ICD patients had more traffic contraventions in the 3 years prior to ICD implantation but fewer contraventions in the 6 months after implantation, suggesting individuals reduced their road exposure (hours or miles driven per week) or drove more conservatively after ICD implantation. CONCLUSIONS: Crash risk is lower in the 6 months after ICD implantation than among matched controls, likely because individuals reduced their road exposure in order to comply with contemporary postimplantation driving restrictions. Policymakers might consider liberalisation of postimplantation driving restrictions while monitoring crash rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».