Individualized transfusion decisions to minimize adverse cardiovascular outcomes in patients with acute myocardial infarction and anemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk-benefit tradeoffs between restrictive versus liberal red blood cell transfusion strategies may vary across individuals. This exploratory analysis aimed to derive and evaluate individualized treatment effects of defined transfusion strategies in patients with acute MI and anemia with the goal of minimizing adverse cardiovascular outcomes. METHODS: This study analyzed 3,447 (98.4%) patients randomized in the MINT (Myocardial Ischemia and Transfusion) trial between April 2017 to April 2023. Outcomes for this analysis included 30-day death or recurrent MI, death, and major adverse cardiovascular events (MACE, a composite of death, MI, stroke, and ischemia-driven unscheduled revascularization). Machine learning methods were used to identify baseline patient characteristics that informed the individualized treatment effect of a restrictive versus liberal transfusion strategy for each patient. The expected population risk of an outcome under a scenario in which patients received their optimal treatment, as indicated by the individualized treatment effect, was contrasted with expected risks for universally applying a restrictive strategy or a liberal strategy to all patients. RESULTS: Baseline characteristics did not inform individualized treatment effects on 30-day death and death or MI, suggesting minimal heterogeneity in treatment effect on these outcomes. An algorithm for estimating the individualized treatment effect on 30-day MACE included 12 baseline factors. If all patients received the optimal treatment as indicated by their estimated individualized treatment effect, the predicted risk of 30-day MACE in the sample population was 15.2% (95% CI 14.2%-16.2%). This corresponded to 4.0 (difference: -4.0%, 95% CI -5.8, -2.1) and 2.3 (difference: -2.3%, 95% CI -3.7, -0.9) percentage point risk reductions compared to applying a restrictive or liberal strategy to everyone respectively. CONCLUSIONS: The MINT trial average treatment effect, favoring a liberal strategy, may be optimal to minimize risk of 30-day death and death or MI for acute MI patients with anemia represented in the MINT sample as no individualized treatment effects were estimated on these outcomes. However, individualized transfusion strategy decisions have potential to reduce risk of 30-day MACE. External validation of the MACE algorithm is required before clinical use. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT02981407, https://clinicaltrials.gov/study/NCT02981407.
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 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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».