Post-marketing surveillance in the published medical and grey literature for percutaneous transluminal coronary angioplasty catheters: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-marketing surveillance (PMS) may identify rare serious incidents or adverse events due to the long-term use of a medical device, which was not captured in the pre-market process. Percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA) is a non-surgical procedure that uses a balloon-tipped catheter to enlarge a narrowed artery. In 2011, 1,942 adverse event reports related to the use of PTCA catheters were submitted to the FDA by the manufacturers, an increase from the 883 reported in 2008. The primary research objective is to conduct a systematic review of the published and grey literature published between 2007 and 2012 for the frequency of incidents, adverse events and malfunctions associated with the use of PTCA catheters in patients with coronary artery disease (CAD). Grey literature has not been commercially published. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials and PubMed for medical literature on PMS for PTCA catheters in patients with CAD published between January 2007 and July 2012. We also searched the grey literature. RESULTS: This review included 11 studies. The in-hospital adverse events reported were individual cases of myocardial infarction and hematoma. In studies of patients with coronary perforation, more patients with balloon angioplasty were identified compared with patients who required stenting. CONCLUSIONS: Our systematic review illustrates that the volume and quality of PMS studies associated with the use of PTCA catheters in patients with CAD are low in the published and grey literature, and may not be useful sources of information for decisions on safety. In most studies, the objectives were not to monitor the long-term safety of the use of PTCA catheters in clinical practice. Future studies can explore the strengths and limitations of PMS databases administered by regulatory authorities.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».