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Enregistrement W2969233303 · doi:10.1097/md.0000000000016880

Antiplatelet therapy and coronary artery bypass grafting

2019· article· en· W2969233303 sur OpenAlexafffund
Saurabh Gupta, Emilie P. Belley‐Côté, Bram Rochwerg, Anthony Bozzo, Puru Panchal, Arjun Pandey, Lawrence Mbuagbaw, Shamir R. Mehta, JD Schwalm, Richard Whitlock

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteImpact
Organismes subventionnairesHamilton Health SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineOdds ratioAspirinRandomized controlled trialCardiologyConfidence intervalMyocardial infarctionMEDLINEAdverse effectHazard ratioSurgeryPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Saphenous vein graft (SVG) is the most common conduit used for coronary artery bypass grafting (CABG) surgery. Unfortunately, SVG are associated with poor long-term patency rates; a significant predictor of re-operation rates and survival. As such, medical therapy to prevent SVG narrowing or occlusion is of paramount importance. Aspirin (ASA) monotherapy is the standard of care after CABG, to improve long-term major adverse cardiovascular events (MACE) and graft patency. Benefits of dual antiplatelet therapy (DAPT) have not been well established in all CABG patients. We present a protocol for a network meta-analysis (NMA) comparing the effects of various antiplatelet therapy regimens on SVG patency, mortality, and bleeding among adult patients following CABG. METHODS: We will search CENTRAL, MEDLINE, EMBASE, CINAHL ACPJC, and grey literature sources (AHA, ACC, ESC, and CCC conference proceedings, ISRCTN Register, and WHO ICTRP) for randomized controlled trials (RCTs) which fit our criteria. RCTs that evaluate different antiplatelet regimens at least 3-months after CABG and have any of SVG patency, mortality, MACE, and major bleeding as outcomes will be selected. We will perform title and abstract screening, full-text screening, and data extraction independently and in duplicate. Two independent reviewers will also assess risk of bias (ROB) for each study, as well as evaluate quality of evidence using the GRADE framework. We will use R to perform the NMA and use low-dose ASA as reference within our network. We will report results as odds ratios with confidence intervals for direct comparisons, and credible intervals for indirect or mixed comparisons. We will use the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) to estimate the ranking of interventions. DISCUSSION: Given the limited direct comparison of various antiplatelet regimens, a network approach is ideal to clarify the optimum antiplatelet therapy after CABG. We hope that our NMA will be the largest quantitative synthesis evaluating antiplatelet regimens among patients requiring CABG. It should inform clinicians and guideline developers in selecting the most effective and safest antiplatelet regimen.Systematic Review registration: International Prospective Register for Systematic Reviews (PROSPERO)-CRD42019127695.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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