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Enregistrement W2980873360 · doi:10.1186/s13019-019-1010-z

A novel endothelial damage inhibitor for the treatment of vascular conduits in coronary artery bypass grafting: protocol and rationale for the European, multicentre, prospective, observational DuraGraft registry

2019· article· en· W2980873360 sur OpenAlexaff
Etem Caliskan, Sigrid Sandner, Martín Misfeld, José I. Aramendi, Sacha P. Salzberg, Vilas Satishchandran, Geeta Iyer, Louis P. Perrault, Andreas Böning, Maximilian Y. Emmert

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiothoracic Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceMyocardial infarctionCardiac surgeryCardiologyCardiothoracic surgeryInternal medicineStroke (engine)Vascular surgeryArteryObservational studyCoronary artery bypass surgeryCoronary artery diseaseSurgeryPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vein graft disease (VGD) impairs graft patency rates and long-term outcomes after coronary artery bypass grafting (CABG). DuraGraft is a novel endothelial-damage inhibitor developed to efficiently protect the structural and functional integrity of the vascular endothelium. The DuraGraft registry will evaluate the long-term clinical outcomes of DuraGraft in patients undergoing CABG procedures. METHODS: This ongoing multicentre, prospective observational registry will enrol 3000 patients undergoing an isolated CABG procedure or a combined procedure (ie, CABG plus valve surgery or other surgery) with at least one saphenous vein grafts or one free arterial graft (ie, radial artery or mammary artery). If a patient is enrolled, all free grafts (SVG and arterial will be treated with DuraGraft. Data on baseline, clinical, and angiographic characteristics as well as procedural and clinical events will be collected. The primary outcome measure is the occurrence of a major adverse cardiac event (MACE; defined as death, non-fatal myocardial-infarction, or need for repeat-revascularisation). Secondary outcome measures are the occurrence of major adverse cardiac and cerebrovascular events (MACCE; defined as death, non-fatal myocardial-infarction, repeat-revascularisation, or stroke), patient-reported quality of life, and health-economic data. Patient assessments will be performed during hospitalisation, at 1-month, 1-year, and annually thereafter to 5 years post-CABG. Events will be adjudicated by an independent clinical events committee. This European, multi-institutional registry will provide detailed insights into clinical outcome associated with DuraGraft. DISCUSSION: This European, multi-institutional registry will provide detailed insights into clinical outcome associated with the use of DuraGraft. Beyond that, and given the comprehensive data sets comprising of patient, procedural, and graft parameters that are being collected, the registry will enable for multiple subgroup analyses targeting focus groups or specific clinical questions. These may include analysis of subpopulations such as patients with diabetes or multimorbid high-risk patients (patient level), evaluation of relevance of harvesting technique including endoscopic versus open conduit harvesting (procedural level), or particular graft-specific aspects (conduit level). TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02922088 . Registered October 3, 2016. ETHICS AND DISSEMINATION: The regional ethics committees have approved the registry. Results will be submitted for publication.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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