MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2902643840 · doi:10.3390/jcm7120514

Comparative Effectiveness of the Core Components of Cardiac Rehabilitation on Mortality and Morbidity: A Systematic Review and Network Meta-Analysis

2018· review· en· W2902643840 sur OpenAlexaff
Nader N. Kabboul, George Tomlinson, Troy Francis, Sherry L. Grace, Gabriela Chaves, Valeria E. Rac, Tamara Daou-Kabboul, Joanna Bielecki, David A. Alter, Murray Krahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteYork UniversityCanada Research ChairsUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of New BrunswickToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConventional PCIHazard ratioMeta-analysisMyocardial infarctionPercutaneous coronary interventionInternal medicineConfidence intervalRandomized controlled trialRehabilitationRevascularizationCardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,049
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,512
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,081 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations182
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MedicineMême sujetCardiac Health and Mental HealthTravaux en français237 207