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Enregistrement W4415424693 · doi:10.1016/j.cjco.2025.10.003

Secondary Prevention in STEMI Patients: Insights from a Regional Virtual STEMI Clinic

2025· article· en· W4415424693 sur OpenAlexafffundabout
Paul Mundra, Brian McGrath, Marc-André d’Entremont, Denise Tiong, Giacomo Maria Cioffi, Turki Al Garni, Omar A. Ibrahim, Ibrahim Alharbi, Mehdi Madanchi, Karen Mosleh, Samuel Lemaire‐Paquette, Natalia Pinilla‐Echeverri, Michael Tsang, Matthew Sibbald, Sanjit S. Jolly, Nicholas Valettas, James L. Velianou, Shamir R. Mehta, Tej Sheth, Madhu K. Natarajan, JD Schwalm

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookePopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences Foundation
Mots-clésSecondary preventionSecondary careKey (lock)MEDLINERisk prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In many Canadian regions, ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients are managed in a "hub and spoke" model with early repatriation to referring hospitals and rapid discharge pathways that may lead to suboptimal secondary prevention during the critical postdischarge period. We implemented a regional virtual STEMI clinic (VSC) to identify and address gaps in postdischarge care. Methods: We performed standardized virtual follow-ups for STEMI patients who presented at one tertiary hospital (hub) between November 2023 and November 2024. Standardized VSC follow-up data were used to describe baseline characteristics and secondary prevention interventions. Poisson regression was used to identify baseline characteristics associated with the likelihood of requiring secondary prevention interventions to achieve guideline-directed post-STEMI care. Results: A total of 586 patients were seen in the VSC within a median of 3.9 weeks (interquartile range 2.6) post-STEMI, representing 74.6% of all STEMI patients treated at our centre. Notably, 62.2% of diabetic patients had inadequate glucose control, 19.9% of all patients had a suboptimal lipid status, and 6.6% were newly identified as prediabetic. A total of 73.1% of patients received at least one intervention, including guideline-recommended medication adjustment (35.7%), bloodwork recommendation (31.0%), and referral to cardiac rehabilitation (30.6%). Diabetes was associated with an increase in the rate of new interventions, and every 10-year increase in age was associated with a decrease. The discharging hospital was not a significant predictor of new interventions. Conclusions: A structured VSC enabled timely post-STEMI follow-up, identifying and addressing key gaps in secondary prevention postdischarge, including lifestyle modification, guideline-recommended medication optimization, and appropriate follow-up care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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