Effect of stem cell transplantation on patients with ischemic heart failure: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell transplantation (SCT) has become a promising way to treat ischemic heart failure (IHF). We performed a large-scale meta-analysis of randomized clinical trials to investigate the efficacy and safety of SCT in IHF patients. Randomized controlled trials (RCTs) involving stem cell transplantation for the treatment of IHF were identified by searching the PubMed, EMBASE, SpringerLink, Web of Science, and Cochrane Systematic Review databases as well as from reviews and the reference lists of relevant articles. Fourteen eligible randomized controlled trials were included in this study, for a total of 669 IHF patients, of which 380 patients were treated with SCT. The weighted mean difference (WMD) was calculated for changes in the New York Heart Association (NYHA) class, left ventricular ejection fraction (LVEF), left ventricular end-diastolic and end-systolic volumes (LVEDV and LVESV), and Canadian Cardiovascular Society (CCS) angina grade using a fixed effects model, while relative risk (RR) was used for mortality. Compared with the control group, SCT significantly lowered the NYHA class (MD = - 0.73, 95% CI - 1.32 to - 0.14, P < 0.05), LVESV (MD = - 14.80, 95% CI - 20.88 to - 8.73, P < 0.05), and CCS grade (MD = - 0.81, 95% CI - 1.45 to - 0.17, P < 0.05). Additionally, SCT increased LVEF (MD = 6.55, 95% CI 5.93 to 7.16, P < 0.05). However, LVEDV (MD = - 0.33, 95% CI - 1.09 to 0.44, P > 0.05) and mortality (RR = 0.86, 95% CI 0.45 to 1.66, P > 0.05) did not differ between the two groups. This meta-analysis suggests that SCT may contribute to the improvement of LVEF, as well as the reduction of the NYHA class, CCS grade, and LVESV. In addition, SCT does not affect mortality.
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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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,040 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».