Use Rate and Outcome in Bilateral Internal Thoracic Artery Grafting: Insights From a Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This meta-analysis was designed to assess whether center experience affects the short- and long-term results and the relative benefits of bilateral internal thoracic artery grafting (BITA) for coronary artery bypass grafting. METHODS AND RESULTS: MEDLINE and EMBASE were searched to identify all articles reporting the outcome of BITA in patients undergoing coronary artery bypass grafting. The BITA center experience was gauged according to the percentage use of BITA in the institutional overall coronary artery bypass grafting population (%BITA). The primary outcome was long-term all-cause mortality. Secondary outcomes were operative mortality, perioperative myocardial infarction, perioperative stroke, deep sternal wound infections (DSWIs), and major postoperative adverse event. The rates of the primary and secondary outcomes were calculated after adjusting for %BITA. Primary and secondary outcomes were also compared between the BITA and the single internal thoracic artery arms in the adjusted studies. Meta-regression was used to evaluate the effect of %BITA on the primary and secondary outcomes. Thirty-four studies (27 894 patients undergoing BITA) were included. In the pooled analysis, the incidence rate for long-term mortality was 2.83% (95% confidence interval, 2.21%-3.61%). %BITA was significantly and inversely associated with long-term mortality and the rate of DSWI. In the pairwise comparison, %BITA was significantly and inversely associated with the risk of long-term mortality and DSWI in the group undergoing BITA. CONCLUSIONS: BITA series with higher %BITA report significantly lower long-term mortality and DSWI rate as well as higher long-term survival advantage and lower relative risk of DSWI in their BITA cohort. These findings suggest that a specific volume-outcome relationship exists for BITA grafting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 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 ».