Programming strategies to reduce non-essential therapies and mortality - a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Implantable cardioverter defibrillator (ICD) therapies are linked to a poor outcomes. Hence, programming strategies to reduce non-essential ICD therapies (Tx reduction programming) have been developed. This systematic review and meta-analysis of relevant studies sought to quantify the impact of Tx reduction programming on mortality. Methods: MEDLINE, EMBASE and other online databases were searched to identify relevant articles using standard methods. Studies that assessed mortality and followed patients for at least 6 months were included. Results were abstracted in duplicate and analyzed using Stata (v 11) statistical software using randomized effects models. Results: Five trials met the inclusion criteria, 3 with (EMPIRIC, MADIT-RIT & ADVANCE III) and 2 without (PREPARE & RELEVANT), a randomized comparator group. The 5 studies included 6,017 (2,774 conventional & 3,243 Tx reduction programming) patients. Most (79%) participants were male, had a history of ischemic heart disease (57%), and were prescribed beta-blockers (82%). Tx reduction programming reduced mortality by 33% (95% Confidence Interval (CI) 17% to 46%) as compared with conventional programming (FIGURE). No significant heterogeneity among the studies was observed (p = 0.6). Similar reductions in mortailty were observed when only the 3 randomized trials were included (29% reduction, 95% CI 8% to 45%) and when the 2 active therapy MADIT RIT groups were combined and compared to the 1 control group (32% reduction, 95% CI 15% to 46%). Figure 1 Figure 1 Conclusions: Therapy reduction programming is associated with a large, significant and consistent reduction in mortality. The reasons for this reduction in mortality are unclear and merit further study.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».