A Review on the Comparison of Different Treatments for Carotid In-Stent Restenosis
Notice bibliographique
Résumé
Different treatment options for carotid in-stent restenosis (ISR) have been reported with good outcome, including carotid endarterectomy (CEA), repeated carotid angioplasty stenting (CAS) and percutaneous transluminal angioplasty (PTA) with drug-coated balloons (DCBs). However, the optimal treatment option for ISR has not yet been determined. A systematic literature search was performed in the databases of Medline, Embase, Cochrane library, and unpublished data from clinicaltrials.gov from 1990 to March 1, 2019. Studies were enrolled if they reported treatment strategies for carotid ISR treatment and met the inclusion criteria. After study inclusions, data were extracted and summarized. Totally 25 cross-sectional studies were included, containing 5 comparative studies, 16 studies using repeated PTA, and 4 studies adopting CEA treatment. Our study summarized the current available data, showing that all the studies could effectively relieve the carotid ISR by significantly improving the angiographic stenosis and decreasing the peak systolic velocity values. Meanwhile, CEA treatment had the best long-term effects in relieving restenosis, while re-PTA with stenting/balloon angioplasty had a certain rate of restenosis, ranging from 33% to 83%. Furthermore, re-PTA/stenting and balloon angioplasty treatment had less complications compared with CEA. Also, we analyzed the risk factors that might affect the long-term prognosis of carotid ISR patients. The therapeutic measures for carotid ISR had their own features, with CEA had the highest efficacy while re-PTA/stenting and balloon angioplasty were with less complications. More large-scale comparative clinical studies are needed to further ascertain the best strategies.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».