Clinical impact of suboptimal RAASi therapy following an episode of hyperkalemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hyperkalemia (HK) is a barrier to optimization of renin-angiotensin-aldosterone system inhibitor (RAASi) therapy in heart failure (HF) and chronic kidney disease (CKD). We investigated cardiorenal risk associated with changes in RAASi regimen after an episode of HK in patients with HF and/or CKD. Methods This observational study utilized data from hospital records, claims, and health registers from the US (Optum’s de-identified Market Clarity Data) and Japan (Medical Data Vision). Included patients had an index episode of HK between July 2019 and September 2021 (US), or May 2020 and September 2021 (Japan), with prior diagnosis of HF or CKD (stage 3 or 4), and RAASi use. Risk of a cardiorenal composite outcome (HF emergency visit, HF hospitalization, or progression to end-stage kidney disease) was determined in patients who discontinued RAASi, down-titrated their dose by > 25%, or maintained or up-titrated their dose following the HK episode. Results A total of 15,488 and 6020 patients were included from the US and Japan, respectively. Prior to the episode of HK, 59% (US) and 27% (Japan) of patients had achieved > 50% target RAASi dose. Following the episode of HK, 33% (US) and 32% (Japan) of patients did not fill a new RAASi prescription. Risk of the cardiorenal outcome at 6 months was higher in patients who discontinued or down-titrated versus maintained or up-titrated RAASi treatment both in the US (17.5, 18.3, and 10.6%; p < 0.001) and in Japan (19.7, 20.0, and 15.1%; p < 0.001). Conclusion HK-related RAASi discontinuation or down-titration was associated with higher risk of cardiorenal events versus maintained or up-titrated RAASi.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».