Comparative Effectiveness of the Core Components of Cardiac Rehabilitation on Mortality and Morbidity: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review and network meta-analysis (NMA) of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the core components of cardiac rehabilitation (CR), nutritional counseling (NC), risk factor modification (RFM), psychosocial management (PM), patient education (PE), and exercise training (ET)) was undertaken. Published RCTs were identified from database inception dates to April 2017, and risk of bias assessed using Cochrane's tool. Endpoints included mortality (all-cause and cardiovascular (CV)) and morbidity (fatal and non-fatal myocardial infarction (MI), coronary artery bypass surgery (CABG), percutaneous coronary intervention (PCI), and hospitalization (all-cause and CV)). Meta-regression models decomposed treatment effects into the main effects of core components, and two-way or all-way interactions between them. Ultimately, 148 RCTs (50,965 participants) were included. Main effects models were best fitting for mortality (e.g., for all-cause, specifically PM (hazard ratio HR = 0.68, 95% credible interval CrI = 0.54⁻0.85) and ET (HR = 0.75, 95% CrI = 0.60⁻0.92) components effective), MI (e.g., for all-cause, specifically PM (hazard ratio HR = 0.76, 95% credible interval CrI = 0.57⁻0.99), ET (HR = 0.75, 95% CrI = 0.56⁻0.99) and PE (HR = 0.68, 95% CrI = 0.47⁻0.99) components effective) and hospitalization (e.g., all-cause, PM (HR = 0.76, 95% CrI = 0.58⁻0.96) effective). For revascularization (including CABG and PCI individually), the full interaction model was best-fitting. Given that each component, individual or in combination, was associated with mortality and/or morbidity, recommendations for comprehensive CR are warranted.
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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 | 0,027 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle