MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978057393 · doi:10.1161/circulationaha.119.041096

Arterial Grafts for Coronary Bypass

2019· review· en· W2978057393 sur OpenAlexaff
Mario Gaudino, Faisal G. Bakaeen, Umberto Benedetto, Antonino Di Franco, Stephen E. Fremes, David Glineur, Leonard N. Girardi, Juan B. Grau, John D. Puskas, Marc Ruel, Derrick Y. Tam, David P. Taggart, Charalambos Antoniades, Thomas A. Schwann, James Tatoulis, Robert F. Tranbaugh

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of OttawaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational and randomized evidence shows that arterial grafts have better patency rates than saphenous vein grafts (SVGs) in coronary artery bypass grafting. Observational studies suggest that the use of multiple arterial grafts is associated with longer postoperative survival, but this must be interpreted in the context of treatment allocation bias and hidden confounders intrinsic to the study designs. Recently, a pooled analysis of 6 randomized trials comparing the radial artery with the SVG as the second conduit and the largest randomized trial comparing the use of single and bilateral internal thoracic arteries have provided apparently divergent results about a clinical benefit with the use of >1 arterial conduit. However, both analyses have methodological limitations that may have influenced their results. At present, it is unclear whether the well-documented increased patency rate of arterial grafts translates into clinical benefits in the majority of patients undergoing coronary artery bypass grafting. A large randomized trial testing the arterial grafts hypothesis (ROMA [Randomized Comparison of the Clinical Outcome of Single Versus Multiple Arterial Grafts]) is underway and will report the results in a few years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations81
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetCardiac and Coronary Surgery TechniquesTravaux en français237 207