Blood Transfusion in Patients With Acute Myocardial Infarction, Anemia, and Heart Failure: Lessons From MINT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood transfusion may precipitate adverse outcomes, including heart failure (HF), among patients with acute myocardial infarction (MI). This study characterizes the effects of a restrictive or liberal transfusion strategy on outcomes in patients with MI and anemia with and without baseline HF. METHODS: In the MINT trial (Myocardial Ischemia and Transfusion), 3504 patients with MI and anemia (hemoglobin <10 g/dL) were randomized to a restrictive (hemoglobin <8 g/dL) or liberal (hemoglobin <10 g/dL) transfusion strategy. We compared the effects of transfusion strategy on outcomes among patients with and without baseline HF. The primary outcome was death or HF at 30 days. RESULTS: Compared with patients without baseline HF (n=1633), those with baseline HF (n=1871) had higher rates of death or HF (18.0% versus 10.0%) at 30 days. Restrictive transfusion resulted in numerically higher rates of death or HF (rate ratio, 1.20 [95% CI, 0.99–1.45] versus 0.94 [95% CI, 0.70–1.26]; P interaction =0.18) in patients with than in those without baseline HF. Among secondary outcomes, death or recurrent MI and death were more frequent among those with baseline HF. Restrictive transfusion resulted in numerically higher rates of death or MI and death in patients with than in those without baseline HF. Rates of HF were similar between restrictive and liberal transfusion in patients with baseline HF but lower with restrictive transfusion (rate ratio, 0.51 [95% CI, 0.29–0.92]; P interaction =0.02) in patients without baseline HF. CONCLUSIONS: A liberal transfusion strategy is safe for patients with MI and anemia, including those with baseline HF. Restrictive transfusion tended to result in worse outcomes, particularly in patients with baseline HF. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT02981407.
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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) | 0,000 | 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 ».