Assessment of safety and efficacy of mesenchymal stromal cell therapy in preclinical models of acute myocardial infarction: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advances in treatment, acute myocardial infarction (MI) is still associated with significant morbidity and mortality, especially in patients with extensive damage and scar formation. Based on some promising preclinical studies, there is interest in the use of mesenchymal stromal cells (MSCs) to promote cardiac repair after acute MI. However, there is a need for a systematic review of this evidence to summarize the efficacy and safety of MSCs in preclinical models of MI. This will better inform the translation of MSC therapy for acute MI and guide the design of a future clinical trial. METHODS/DESIGN: A systematic literature search of MEDLINE, Embase, and BIOSIS Previews will be conducted. We will identify comparative preclinical studies (randomized and non-randomized) of myocardial infarction that include animals given MSC therapy versus a vehicle/placebo. The primary outcome will be left ventricular ejection fraction. Secondary and tertiary outcomes will include death, infarct size, measures of cardiac function, biochemical outcomes, and MSC retention and differentiation. Risk of bias will be assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool. Subgroup analyses will be performed to measure how various sources of preclinical study heterogeneity affect the direction and magnitude of the primary outcome. We will meta-analyze data using inverse variance random effects modeling. DISCUSSION: This systematic review of preclinical evidence will provide a summary of the efficacy and safety of MSCs in animal models of MI. The results will help determine whether sufficient evidence exists to conduct a clinical trial in humans and inform its design.
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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 | 0,026 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».