算法生成的药物优化得分与心力衰竭的门诊患者的临床结果的关联
Mohamed S Ali1, Kaitlyn M Greer1, Sabah Ganai1
1College of Pharmac, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.
一种用于心力衰竭的药物优化新算法与减少喷射率 (HFrEF) 显著降低死亡率或住院风险. 这个工具有效地识别了指导方针导向医学治疗 (GDMT) 在现实世界心力衰竭护理中的优化机会.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 针对心力衰竭的指导指导医学疗法 (GDMT) 与减少喷射分数 (HFrEF) 的实施通常是次优的.
- 开发了一个可计算的算法来生成药物优化得分 (MOS) 并提供基于指南的建议.
- 2021年开发了一种更新的算法版本,其中包含-葡萄糖共运输体2抑制剂.
研究的目的:
- 评估算法生成的药物优化信息与现实世界HFrEF患者的临床结果之间的关联.
- 评估更新算法的有效性,以确定GDMT优化机会.
主要方法:
- 对1352名慢性HFrEF的门诊成年患者进行了回顾性队列研究.
- 算法生成的MOS使用电子健康记录数据计算.
- 主要结局:综合所有原因死亡率或住院治疗. 使用考克斯比例危险模型,时间变化的考克斯模型和边缘结构模型 (MSM) 进行分析.
主要成果:
- 较高的基线MOS与复合结果的较低危险相关 (HR 0.96,p=0.040).
- 随时间变化的MOS显示出与降低风险的更强的关联 (HRs为0.88,p<0.001).
- 随着MOS类别的增加,事件发生率下降,MOS随着时间的推移在纵向上得到改善.
结论:
- 高算法生成的MOS值与HFrEF中较低的全因死亡率或住院治疗显著相关.
- 在随访期间,MOS值增加,表明药物优化得到改善.
- 该算法有效地识别了在现实世界临床环境中GDMT优化机会.
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