Incidence and predictors of sudden cardiac death after heart transplantation: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sudden cardiac death (SCD) is an important post-transplant problem being responsible for ~10% of deaths. We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate incidence and predictors of post-heart transplant SCD and the use of implantable cardiac defibrillator (ICD). METHODS: Citations were identified in electronic databases and references of included studies. Observational studies on adults reporting on incidence and predictors of post-transplant SCD and ICD use were selected. We meta-analyzed SCD in person-years using random effects models. We qualitatively summarized predictors. RESULTS: This study includes 55 studies encompassing 47 901 recipients. The pooled incidence rate of SCD was 1.30 per 100 person-years (95% CI: 1.08-1.52). Cardiac allograft vasculopathy (CAV) was associated with higher SCD risk (2.40 per 100 patient-years, 95% CI: 1.46-3.34). Independent predictors of SCD identified by two moderate-quality studies were older donor age, younger recipient age, non-Caucasian race, reduced left ventricular ejection fraction, rejection, infection, and cancer. Authors rarely reported on ICD use. CONCLUSION: This meta-analysis found that post-transplant SCD risk in heart transplant recipients is higher than that in the general population. CAV was associated with increased SCD risk. Observational studies reporting on absolute risk of SCD are needed to better identify populations at a clinically significant increased risk.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».