Prevalence and non-invasive predictors of left main or three-vessel coronary disease: evidence from a collaborative international meta-analysis including 22 740 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Left main disease (LMD) and three-vessel disease (3VD) have important prognostic value in patients with coronary artery disease. However, uncertainties still exist about their prevalence and predictors in patients with acute coronary syndrome (ACS) and also in patients with stable coronary disease. Thus the aim of this study was to perform an international collaborative systematic review and meta-analysis to appraise the prevalence and predictors of LMD and 3VD. METHODS: Medline/PubMed were systematically searched for eligible studies published up to 2010, reporting multivariate predictors of LMD or 3VD. Study features, patient characteristics, and prevalence and predictors of LMD and 3VD were abstracted and pooled with random-effect methods (95% CIs). RESULTS: 17 studies (22 740 patients) were included, 11 focusing on ACS (17 896 patients) and six on stable coronary disease (4844 patients). In the ACS subgroup, LMD or 3VD occurred in 20% (95% CI 7.2% to 33.4%), LMD in 12% (95% CI 10.5% to 13.5%), and 3VD in 25% (95% CI 23.1% to 27.0%). Heart failure at admission and extent of ST-segment elevation in lead aVR on 12-lead ECG were the most powerful predictors of LMD or 3VD. In the stable disease subgroup, LMD or 3VD was found in 36% (95% CI 18.5% to 48.8%), with the most powerful predictors being transient ischaemic dilation during the imaging stress test, extent of ST-segment elevation in aVR and V1 during the stress test, and hyperlipidaemia. CONCLUSIONS: This meta-analysis demonstrated that severe coronary disease-that is, LMD or 3VD-is more common in patients with ACS or stable coronary disease than generally perceived, and that simple and low-cost tools may help in the selection of the most appropriate therapeutic approach.
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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 | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».