Adverse events while awaiting myocardial revascularization: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the current study was to estimate adverse event rates while awaiting myocardial revascularization and review criteria for prioritizing patients. METHODS: A PubMed search was performed on 19 January 2015, to identify English-language, original, observational studies reporting adverse events while awaiting coronary artery bypass grafting (CABG) or percutaneous coronary intervention (PCI). Rates of death, non-fatal myocardial infarction (MI) and emergency revascularization were calculated as occurrence rates per 1000 patient-weeks and pooled using random-effects models. RESULTS: The search yielded 1323 articles, of which 22 were included with 66 410 patients and 607 675 patient-weeks on the wait list. When awaiting CABG, rates per 1000 patient-weeks were 1.1 [95% confidence interval 0.9-1.3] for death, 1.0 [0.6-1.6] for non-fatal MI and 1.8 [0.8-4.1] for emergency revascularization. Subgroup analyses demonstrated consistent outcomes, and sensitivity analyses demonstrated comparable event rates with low heterogeneity. Higher urgency of revascularization was based primarily on angiographic complexity, angina severity, left ventricular dysfunction and symptoms on stress testing, and such patients with a semi-urgent status had a higher risk of death than patients awaiting elective revascularization (risk ratio at least 2.8). Individual studies identified angina severity and left ventricular dysfunction as most important predictors of death when awaiting CABG. Adverse rates per 1000 patient-weeks for patients awaiting PCI were 0.1 [95% confidence interval 0.0-0.4] for death, 0.4 [0.1-1.2] for non-fatal MI and 0.7 [0.4-1.4] for emergency revascularization but were based on only a few old studies. CONCLUSIONS: Rates of death, non-fatal MI and emergency revascularization when awaiting myocardial revascularization are infrequent but higher in specific patients. Countries that not yet have treatment recommendations related to waiting times should consider introducing a maximum to limit adverse events, particularly when awaiting CABG.
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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 | 0,017 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».