Implantable cardiac defibrillator and mortality in non-ischaemic cardiomyopathy: an updated meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The benefit of implantable cardiac defibrillator (ICD) in symptomatic patients with systolic dysfunction and non-ischaemic cardiomyopathy remains controversial. We conducted a systematic review and meta-analysis to determine the effect of ICD in patients with non-ischaemic cardiomyopathy on (1) all-cause mortality, (2) cardiovascular mortality and (3) sudden cardiac death. Methods We searched citations in meta-analyses published until 2012, and in MEDLINE, Embase, PubMed and Cochrane databases from 2012 to October 2016. We included randomised controlled trials (RCTs) evaluating the effect of ICD therapy on all-cause and cardiovascular mortality and sudden cardiac death in patients with non-ischaemic cardiomyopathy. Independent reviewers evaluated study eligibility, abstracted data and assessed risk of bias in duplicate. We used random-effect models to meta-analyse relative risks (RR) and hazard ratios (HR) across studies, the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation system to quantify absolute effects and quality of evidence, and I 2 to evaluate heterogeneity. Results We identified six RCTs including 1715 patients experiencing 421 deaths. ICD therapy was associated with reduced overall mortality (HR 0.78, 95% CI 0.66 to 0.92, I 2 = 0%, risk difference 4.7%, high quality), cardiovascular mortality (RR 0.77, 95% CI 0.60 to 0.98, I 2 = 39%, risk difference 3.3%, high quality) and sudden cardiac death (RR 0.45, 95% CI 0.29 to 0.70, I 2 = 0%, risk difference 4.1%, high quality). The benefit of ICD was not influenced by the use of amiodarone in the comparison group, the duration of follow-up, by use of β-blockers and ACE inhibitors/angiotensin receptor blocker or cardiac resynchronisation therapy. Conclusion Primary prevention ICD therapy reduces all-cause and cardiovascular mortality and sudden cardiac death in patients with non-ischaemic cardiomyopathy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».