Carotid Endarterectomy Versus Stenting: A Meta-Analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to update the available evidence on the safety and efficacy of carotid endarterectomy (CEA) versus carotid artery stenting (CAS) in the treatment of carotid artery stenosis. METHODS: A comprehensive search was performed of MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, bibliographies of included articles and past systematic reviews, and abstract lists of recent scientific conferences. For each reported outcome, a Mantel-Haenszel random-effects model was used to calculate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CI). The I2 statistic was used as a measure of heterogeneity. RESULTS: Twelve RCTs enrolling 6,973 patients were included in the meta-analysis. Carotid artery stenting was associated with a significantly greater odds of periprocedural stroke (OR 1.72, 95% CI 1.20 to 2.47) and a significantly lower odds of periprocedural myocardial infarction (OR 0.47, 95% CI 0.29 to 0.78) and cranial neuropathy (OR 0.08, 95% CI, 0.04 to 0.16). The odds of periprocedural death (OR 1.11, 95% CI 0.56 to 2.18), target vessel restenosis (OR 1.95, 95% CI 0.63 to 6.06), and access-related hematoma were similar following either intervention (OR 0.60, 95% CI 0.30 to 1.21). CONCLUSIONS: In comparison with CEA, CAS is associated with a greater odds of stroke and a lower odds of myocardial infarction. While the results our meta-analysis support the continued use of CEA as the standard of care in the treatment of carotid artery stenosis, CAS is a viable alternative in patients at elevated risk of cardiac complications.
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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 | 0,035 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».