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Enregistrement W2895193803 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.12202

Abstract 12202: New York Heart Association Class and the Mortality Benefit From Primary Prevention Implantable Cardioverter Defibrillator Use: A Pooled Analysis of 4 Randomized Control Trials

2016· article· en· W2895193803 sur OpenAlexaff
Daniel J. Friedman, Sana M. Al‐Khatib, Emily P. Zeitler, JooYoon Han, Gust H. Bardy, J. Thomas Bigger, Alfred E. Buxton, Arthur J. Moss, Kerry L. Lee, Richard C. Steinman, Paul Dorian, Alfred P. Hallstrom, Riccardo Cappato, Alan H. Kadish, Peter J. Kudenchuk, Daniel B. Mark, Lurdes Y. T. Inoue, Gillian D Sanders

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary preventionImplantable cardioverter-defibrillatorRandomized controlled trialInternal medicineIntensive care medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Primary prevention implantable cardioverter defibrillators (ICDs) reduce all-cause mortality by reducing sudden cardiac death. There are conflicting data regarding whether patients with more advanced heart failure (HF) derive ICD benefit owing to the competing risk of death from pump failure. Methods: We performed a patient level data meta-analysis of 4 primary prevention ICD trials (MADIT-I, MADIT-II, DEFINITE, SCD-HeFT) to determine the effect of ICD use on all-cause mortality by NYHA class. We included ICD and control patients with EF ≤35%, NYHA II or III HF, and myocardial infarction ≥40 days prior to randomization. Bayesian-Weibull survival regression models were employed to assess the impact of the ICD on mortality among the study population and by NYHA class. Results: Of the 2,763 patients who met study criteria, 68% (n=1,867) were NYHA II and 52% (n=1,435) were randomized to an ICD. In a multivariable model including all study patients, the ICD reduced mortality [HR 0.65, 95% posterior credibility interval (PCI) 0.40-0.99]. The interaction between NYHA class and ICD use on mortality was significant (posterior probability of no interaction = 0.036). The unadjusted effect of the ICD on mortality by NYHA class is depicted in Figures A&B. In stratified multivariable models including an interaction term for the NYHA class and ICD therapy, the ICD reduced mortality among NYHA II (HR 0.55, 95% PCI 0.35-0.85) and there was a trend toward reduced mortality in NYHA III patients (HR 0.76, 95% PCI 0.48-1.24). Between trial differences in mortality rates were observed across the NYHA III control patients ( Figure C) suggesting heterogeneous risk profiles. Conclusions: Primary prevention ICDs reduce mortality in NYHA II patients and trend towards reducing mortality in NYHA III patients. An improved understanding of the heterogeneous natural history of NYHA III patients may help improve patient selection for primary prevention ICDs in this important subgroup.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,033
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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