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Enregistrement W6977019229 · doi:10.60692/hjs89-1ej40

Stopping renin-angiotensin system inhibitors after hyperkalemia and risk of adverse outcomes

2022· article· en· W6977019229 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaAdverse effectDiscontinuationMyocardial infarctionRigor mortisCensoring (clinical trials)Stroke (engine)Clinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stopping renin-angiotensin system inhibitors (RASi) after an episode of hyperkalemia is common but may involve therapeutic compromises, in that the cessation of RASi deprives patients of their beneficial cardiovascular effects.Observational study from the Stockholm Creatinine Measurements (SCREAM) project including patients initiating RASi in routine care and surviving a first-detected episode of hyperkalemia (potassium >5.0 mmol/L). We used target trial emulation techniques based on cloning, censoring and weighting to compare stopping vs. continuing RASi within 6 months after hyperkalemia. Outcomes were 3-year risks of mortality, major adverse cardiovascular events (MACE, composite of cardiovascular death, myocardial infarction and stroke hospitalization) and recurrent hyperkalemia. Of 5669 new users of RASi who developed hyperkalemia (median age 72 years, 44% women), 1425 (25%) stopped RASi therapy within 6 months. Compared with continuing RASi, stopping therapy was associated with a higher 3-year risk of death (absolute risk difference 10.8%; HR 1.49, 95% CI 1.34-1.64) and MACE (risk difference 4.7%; HR 1.29, 1.14-1.45), but a lower risk of recurrent hyperkalemia (risk difference -9.5%; HR 0.76, 0.69-0.84). Results were consistent for events following potassium of >5.0 or >5.5 mmol/L, after censoring when the treatment decision was changed, across prespecified subgroups, and after adjusting for albuminuria.These findings suggest that stopping RASi after hyperkalemia may be associated with a lower risk of recurrence of hyperkalemia, but higher risk of death and cardiovascular events.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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