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Enregistrement W6945498725 · doi:10.25384/sage.c.4267547

Kidney Function, ACE-Inhibitor/Angiotensin Receptor Blocker Use, and Survival Following Hospitalization for Heart Failure: A Cohort Study

2018· other· en· W6945498725 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedical prescriptionHeart failureCohortRetrospective cohort studyProportional hazards modelCohort studyKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blocker (ACE-I/ARB) improve outcomes in patients with heart failure and reduced left-ventricular (LV) systolic function. However, these medications can cause a rise in serum creatinine and their benefits in patients with HF accompanied by kidney disease are less certain.Objective:To characterize associations between estimated glomerular filtration rate (eGFR), patterns of ACE-Is and ARBs use, and 1-year survival following hospitalization for heart failure (HF).Design:We formed a retrospective cohort study of patients admitted with HF and followed HF medication prescriptions using the pharmaceutical information network, stratified by discharge eGFR.Setting:Cardiology services in 3 centers in Southern Alberta, Canada.Patients:The study cohort included patients admitted to hospital with a clinical diagnosis of HF.Measurements:eGFR was determined from inpatient laboratory data prior to discharge. Outpatient prescription data prior to and following the index hospitalization was obtained using the Pharmaceutical Information Network of Alberta and survival was determined from provincial vital statistics.Methods:Characteristics of the HF cohort were obtained from the Admissions Module of the Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart Disease (APPROACH) database. Multivariable Cox proportional hazards models were used to evaluate the association between time-varying ACE-I/ARB use, and mortality, and to test whether eGFR modified this association.Results:Totally, 1404 patients were included. Within the first 3 months following discharge, ACE-I/ARBs were used in 71%, 67%, 62%, and 52% for those with eGFR > 90, 45-89, 30-44, and < 30 mL/min/1.73 m2, respectively, with differences in use persisting after 1 year of follow-up. Patients with eGFR < 45 mL/min/1.73 m2 had significantly lower rates of ACE-I/ARB use following hospitalization. In adjusted models, ACE-I/ARB use following discharge was associated with 25% lower risk of mortality (Hazard Ratio [HR]: 0.75, 95% confidence interval [CI]: 0.61-0.92; P < 0.01), without evidence that this association differed by eGFR (P = 0.75).Limitations:LV function measurements were not available for the cohort. Due to the observation design of the study, treatment-selection bias may be present.Conclusion:Patients with HF and reduced eGFR at time of hospital discharge were less likely to receive ACE-I/ARB despite these medications being associated with lower mortality independent of eGFR. These findings demonstrate the need for further research on strategies for safe use of ACE-I and ARB in patients with HF and kidney disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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