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Enregistrement W2312689866 · doi:10.1097/hco.0b013e32834b9fb1

Lipid-lowering therapy and coronary artery bypass graft surgery

2011· review· en· W2312689866 sur OpenAlexaff
Alexander Kulik, Marc Ruel

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeStatinCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyAtrial fibrillationRegimenArteryCoronary artery bypass surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Despite their apparent benefits, statins remain underutilized after coronary artery bypass graft (CABG) surgery. To summarize the literature regarding statin therapy and CABG, we performed a systematic review of the Medline database from 1987-2011 to assess the benefits of statins in CABG patients, including the role of high-dose therapy, and highlight areas for future study. RECENT FINDINGS: When administered prior to CABG, statins reduce the risk of perioperative mortality, stroke, and atrial fibrillation. After CABG, statins limit the progression of atherosclerosis in native coronary arteries, inhibit the process of saphenous vein graft disease, and improve vein graft patency. Furthermore, postoperative statins reduce the recurrence of cardiovascular events and improve all-cause mortality. High-intensity statin therapy early after surgery may benefit CABG patients, but this is yet to be evaluated prospectively. SUMMARY: Statins clearly improve the outcomes of CABG patients. In the absence of contraindications, all patients undergoing CABG are candidates for life-long statin therapy, with initiation recommended as soon as coronary disease is documented. Statins should be restarted early after surgery. However, the optimal postoperative lipid-lowering regimen remains unknown and should be the subject of upcoming trials. Strategies directed toward improving statin prescription rates and patient adherence should also be priorities for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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