Risk factors for in-stent restenosis of vertebral artery origin after stent implantation: a Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically review the risk factors for in-stent restenosis (ISR) of vertebral artery origin after sent implantation to provide theoretical foundation for clinical prevention and treatment. Methods Taking vertebral artery, vertebrobasilar insufficiency, stents, drug-eluting stents, self expandable metallic stents in English and Chinese as key words, retrospective clinical studies about risk factors for ISR of vertebral artery origin were searched by using PubMed, EMBASE/SCOPUS, Cochrane Library, China Biology Medicine (CBM), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data and VIP database from January 1, 1966 to March 30, 2017. Quality assessment and Meta-analysis were made by using Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Stata 12.0 software. Results The research enrolled 3468 articles in all, from which 11 studies were chosen after excluding duplicates and those not meeting the inclusion criteria. A total number of 1352 patients were divided into ISR group (N = 440) and non-ISR group (N = 912). The ISR incidence rate of smokers was significantly higher than non-smokers (OR = 2.179, 95%CI: 1.373-3.458; P = 0.001). The differences of bare metal stents (BMS) utilization rate (OR = 2.072, 95% CI: 1.560-2.753; P = 0.000) and drug-eluting stents (DES) utilization rate (OR = 0.483, 95% CI: 0.363-0.641; P = 0.000) between ISR group and non-ISR group were statistically significant. Conclusions Smoking and using BMS are risk factors for ISR of vertebral artery origin, and using DES is protective factor. Due to limited study quality, more high-quality studies are needed to verify this conclusion. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6731.2017.12.004
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».