Beneficial effects of right ventricular non-apical vs. apical pacing: a systematic review and meta-analysis of randomized-controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Previous studies have suggested that right ventricular apical (RVA) pacing may have deleterious effects on left ventricular function. Whether right ventricular non-apical (RVNA) pacing offers a better alternative to RVA pacing is unclear. We aimed to conduct a systematic review and meta-analysis of randomized-controlled trials (RCTs) in order to compare the mid- and long-term effects of RVA and RVNA pacing. METHODS AND RESULTS: We systematically searched the Cochrane library, EMBASE, and MEDLINE databases for RCTs comparing RVA with RVNA pacing over >2 months follow-up. Data were pooled using random-effects models. Fourteen RCTs met our inclusion criteria involving 754 patients. Compared with subjects randomized to RVA pacing, those randomized to RVNA pacing had greater left ventricular ejection fractions (LVEF) at the end of follow-up [13 RCTs: weighted mean difference (WMD) 4.27%, 95% confidence interval (CI) 1.15%, 7.40%]. RVNA had a better LVEF at the end of follow-up in RCTs with follow-up ≥12 months (WMD 7.53%, 95% CI 2.79%, 12.27%), those with <12 months of follow-up (WMD 1.95%, 95% CI 0.17%, 3.72%), and those conducted in patients with baseline LVEF ≤40-45% (WMD 3.71%, 95% CI 0.72%, 6.70%); no significant difference was observed in RCTs of patients whose baseline LVEF was preserved. Randomized-controlled trials provided inconclusive results with respect to exercise capacity, functional class, quality of life, and survival. CONCLUSIONS: While RCTs suggest that LVEF is higher with RVNA than with RVA pacing, there remains a need for large RCTs to compare the safety and efficacy of RVNA and RVA pacing.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».