Association of Leukotriene receptor antagonists (LTRAs) use and the risk of aortic stenosis
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La sténose aortique (SA) est la troisième maladie cardiovasculaire en importance dans le monde occidental. Il affecte 4% des personnes âgées de 65 ans ou plus aux États-Unis et le nombre passe à 7% à l'âge de 80 ans. Actuellement, seules les chirurgies invasives ou coûteuses de remplacement de la valve aortique percutanée sont disponibles pour les patients symptomatiques. Ainsi, la découverte de traitements médicaux qui ralentissent la progression de la maladie de la valve aortique constituerait un progrès médical important. Des études in vitro ont montré l'implication des leucotriènes dans la pathogenèse de la SA par l'intermédiaire des récepteurs des leucotriènes. Par conséquent, les antagonistes des récepteurs des leucotriènes (ARLT), un traitement de l'asthme non stéroïdien établi, est une cible thérapeutique potentielle de la SA.Objectifs: Le but de cette étude était de déterminer si l'utilisation des ARLT est associée de façon indépendante à une incidence plus faible de sténose aortique à l'aide de données administratives provenant du Québec.Méthodes: À partir des bases de données administratives sur la santé du Québec, au Canada, une cohorte d'étude de personnes âgées de plus de 66 ans, principalement avec une coronaropathie soupçonnée, a été créée entre le 1er avril 2001 et le 30 mars 2011. Les personnes ayant un diagnostic antérieur de SA, de sténose mitrale, de SA congénitale ont été exclues de la population. Le résultat a été un nouveau diagnostic d'AS non rhumatismale ou de remplacement d'une valve chirurgicale. L'exposition a été définie comme les individus ayant au moins 90 jours cumulatifs d'exposition à l'ARLT après l'entrée de la cohorte. Une analyse cas-témoins imbriquée a été utilisée avec des témoins appariés selon l'âge et la durée du suivi. Les odds ratios de AS ont été estimés avec un modèle de régression logistique conditionnelle avec ajustement pour les facteurs de confusion. Plusieurs analyses de sensibilité, traitant principalement d'éventuels biais de classification erronée, ont été effectuées pour explorer la robustesse des résultats.Résultats: La cohorte comprenait 20466 cas et 204660 témoins appariés. Le temps moyen de suivi pour les cas et les contrôles était de 382 et 369 jours, respectivement. Comparativement aux individus non exposés aux ARLT, les utilisateurs des ARLT avaient un risque légèrement accru de SA (ORadj = 1,45, IC à 95%: 1,16-1,82). Cependant, cette association n'a pas été observée de façon uniforme dans toutes les analyses de sensibilité. Dans une analyse de sensibilité où l'exposition n'incluait que les utilisateurs actuels de LTRA, l'utilisation de LTRA n'était pas associée à un risque accru de SA (ORadj = 1,24, IC 95%: 0,98-1,56), lorsque les décès dus à la SPA étaient inclus dans le résultat. Des associations significatives pourraient être confirmées soit. En outre, l'analyse des risques concurrents a également montré une association nulle entre l'exposition au LTRA et le développement de la SA.Conclusions: L'utilisation d'ARLT n'a pas été associée à un risque plus faible de sténose aortique dans cette étude de population basée sur des personnes âgées soupçonnées d'une maladie cardiaque au Québec. Des études supplémentaires avec une puissance améliorée sont nécessaires pour estimer plus précisément l'effet de l'utilisation des ARLT sur la sténose aortique.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".