Non-Sustained Ventricular Tachycardia as a Predictor of Sudden Cardiac Death in Patients with Left Ventricular Dysfunction: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying patients at risk of sudden cardiac death (SCD) remains a challenge. AIM: To evaluate the performance of non-sustained ventricular tachycardia (NSVT) from 24 hour ambulatory electrocardiography as a predictor of SCD in patients with heart failure or non-ischaemic dilated cardiomyopathy with left ventricular systolic dysfunction (LVSD). METHODS AND RESULTS: Study search and selection were performed by independent reviewers using a validated strategy. Eleven prognostic studies with >100 patients with good quality data and multivariate analysis of predictors of SCD were included. Publication bias was evaluated by funnel plot with Kendall's tau b test. A summary ROC (sROC) curve was built to evaluate predictive performance of NSVT. There was threshold effect (Spearman's correlation between sensitivity and specificity=-0.818, p<0.01) which indicates that combining sensitivity and specificity was not appropriate. The area of 0.68+/-0.02 under the sROC curve indicates a statistically significant contribution of NSVT in the prediction of SCD. The true negative rate varied from 89 to 97%. Multivariate analysis and meta-regression suggested that the contribution of NSVT to risk stratification is independent of ejection fraction. CONCLUSIONS: Absence of NSVT indicated a low probability of SCD in patients with LVSD. A risk score including NSVT should be evaluated in prospective studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».