Abstract 1: Did Carotid Stenting and Endarterectomy Outcomes Change Over Time in the Carotid Revascularization Endarterectomy versus Stenting Trial?
Notice bibliographique
Résumé
Background The Carotid Revascularization Endarterectomy versus Stenting Trial (CREST) enrolled 2502 patients between December of 2000 and mid-July of 2008. We analyzed temporal changes in outcomes for both CEA and CAS over the course of this study. Methods Enrollment was divided into 3 consecutive epochs (5 years, 14 months, and 16 months), each with approximately 834 patients ( Table ). Rates for the primary outcome of death, stroke, and myocardial infarction (DSMI) and for death and stroke (DS) during the periprocedural period were calculated. Poisson regression was used to adjust rates for age, sex, dyslipidemia, and symptomatic status, all of which were found to influence outcomes. Results For CAS, there was a 26% decline in DSMI (6.2% → 4.6%) and a 35% decline in DS (5.5% → 3.6%). For both composite endpoints in CEA there was no consistent pattern ( Table ). As CREST progressed, it enrolled younger patients, more men, patients more likely to be dyslipidemic and enrolled more asymptomatic patients (all p < 0.05). Adjustment for these changes mediated the improvement in event rates for the CAS patients, and had no consistent effect on CEA event rates ( Table ). Conclusion Periprocedural safety for CAS improved over time in CREST. Changes were inconsistent for CEA. Improvements for CAS in part appear to reflect changes in patient selection related to age, sex, and risk factors, as adjustment for those variables attenuated the decline in rates. Linking rates to operator experience was not feasible because of the large number of new interventionalists and surgeons entering CREST over time.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».