Coronary atheroma regression and adverse cardiac events: A systematic review and meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The relationship between plaque regression induced by dyslipidemia therapies and occurrence of major adverse cardiovascular events (MACE) is controversial. We performed a systematic review and meta-regression of dyslipidemia therapy studies reporting MACE and intravascular ultrasound (IVUS) measures of change in coronary atheroma. METHODS: Prospective studies of dyslipidemia therapies reporting percent atheroma volume (PAV) measured by IVUS and reporting death, myocardial infarction, stroke, unstable angina or transient ischemic attack (MACE) were included. The association between mean change in PAV and MACE was examined using meta-regression via mixed-effects binomial logistic regression models, unadjusted and adjusted for mean age, baseline PAV, baseline low density lipoprotein-cholesterol and study duration. RESULTS: The study included 17 prospective studies published between 2001 and 2018 totaling 6333 patients. Study duration varied from 11 to 104 weeks. Mean change in PAV, across the study arms, ranged from -5.6% to 3.1%. MACE ranged from 0 to 72 events per study arm: 13 study arms (38%) reported no events, 8 (24%) reported 1-2 events and 13 (38%) reported 3 or more events. Meta-regression demonstrated a decline in the odds of MACE associated with reduction in mean PAV: unadjusted odds ratio (OR): 0.78, 95% Confidence Interval (CI): [0.63, 0.96], p = 0.018; adjusted OR: 0.82, 95% CI: [0.70, 0.95], p = 0.011, per 1% decrease in mean PAV. CONCLUSIONS: A 1% reduction in mean PAV as induced by dyslipidemia therapies was associated with a 20% reduction in the odds of MACE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».