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Enregistrement W4403806751 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.1618

Effect of four hemoglobin transfusion threshold strategies in patients with acute myocardial infarction and anemia: a target trial emulation using MINT trial data

2024· article· en· W4403806751 sur OpenAlexaff
Gerard Portela, Jeffrey L. Carson, Sara K. Swanson, John H. Alexander, Paul C. Hébert, Shaun G. Goodman, Philippe Gabríel Steg, Marnie Bertolet, Jordan B. Strom, Dean Fergusson, Maria M. Brooks

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionAnemiaHemoglobinEmulationCardiologyClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The hemoglobin (Hgb) threshold at which red blood cell transfusion affords greatest benefit, without increasing transfusion-associated risks, is uncertain for patients with acute myocardial infarction (MI). The Myocardial Ischemia and Transfusion (MINT) trial recently showed a restrictive transfusion strategy (Hgb threshold <7-8g/dL) resulted in a 15% increased risk of 30-day all-cause death or recurrent MI (death/MI) compared with a liberal strategy (Hgb threshold <10g/dL) in 3,504 adults with acute MI and anemia. However, the transfusion effect at different Hgb thresholds remains uncertain. Purpose To better understand the gradient of effects from Hgb threshold transfusion triggers between 7g/dL and 10g/dL. We estimated the effects of four Hgb transfusion thresholds on 30-day death/MI and death in patients with acute MI and anemia. Methods We used data from the MINT trial and applied an innovative causal inference method, target trial emulation, to assess four Hgb thresholds. We emulated a hypothetical, 4-arm target trial of <10g/dL, <9g/dL, <8g/dL, and <7g/dL transfusion strategies in adults with acute MI and Hgb <10g/dL using a "cloning" procedure. The target trial protocol closely mirrored that of the MINT trial. We conducted a per-protocol analysis of the emulated target trial using censoring and inverse probability (IP) weighting; we estimated hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) by fitting pooled logistic regression models with a time-dependent intercept for time free of the outcomes. We estimated IP weighted Kaplan-Meier cumulative incidence curves under each strategy for 30-day outcomes. Results Of the MINT trial participants, 3,492 (99.7%) met eligibility criteria for the hypothetical target trial of four transfusion strategies. The unadjusted rate of 30-day death/MI was lowest in the <10g/dL strategy and highest in the <9g/dL strategy, and the rate of transfusions decreased monotonically as Hgb thresholds decreased. Relative to the <10g/dL strategy, the estimated HRs (95% CI) from the IP weighted model of 30-day death/MI were 1.07 (0.77-1.50) for the <9g/dL strategy, 1.14 (0.84-1.55) for the <8g/dL strategy, and 1.44 (0.99-2.09) for the <7g/dL strategy (Figure). A log-linear estimate over strategy thresholds between 7-10g/dL estimated a 1.12 (95% CI 1.00-1.27) times greater average risk of death/MI and a 1.12 (95% CI 0.92, 1.37) times greater average risk of death over 30 days for each 1g/dL decrease in the Hgb threshold. The IP weighted cumulative incidence curves showed similar increase in risk of death/MI as transfusion thresholds decreased throughout 30 days post-randomization. Conclusions Relative to a <10g/dL transfusion strategy, we estimated a progressively greater risk of 30-day death/MI as transfusion Hgb thresholds decreased within the range of 7-10g/dL. Targeting a Hgb concentration of 10g/dL in patients with a recent acute MI may avoid serious risks associated with anemia.Hazard ratios for 30-day death/MI

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,011
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2024
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