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Enregistrement W3014974521 · doi:10.1016/j.cjco.2020.03.013

Health-Related Quality of Life in Patients With Atrial Fibrillation Treated With Catheter Ablation or Antiarrhythmic Drug Therapy: A Systematic Review and Meta-analysis

2020· review· en· W3014974521 sur OpenAlexafffund
Katherine S. Allan, Theresa Aves, Shaunattonie Henry, Laura Banfield, J. Charles Victor, Paul Dorian, Jeff S. Healey, Jason G. Andrade, Sandra Carroll, Michael McGillion

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalPopulation Health Research InstituteUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaElektrobitMichael Smith Health Research BCCenter for the Humanities at TuftsMedtronicAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationRandomized controlled trialRandomizationMeta-analysisInternal medicineQuality of life (healthcare)Catheter ablationClinical trialStrictly standardized mean differenceCardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Catheter ablation (CA) is performed in patients with atrial fibrillation (AF) to reduce symptoms and improve health-related quality of life (HRQL). Methods This systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) evaluated CA of any energy modality compared with antiarrhythmic drugs (AADs) using inverse-variance random-effects models. We searched for RCTs reporting HRQL and AF-related symptoms at 3, 6, 12, 24, 48, and 60 months after treatment as well as the number of repeat ablations. Results Of 15,878 records, we included 13 RCTs of CA vs AADs for the analyses of HRQL, 7 RCTs for the analyses of AF-related symptoms, and 13 RCTs for the number of repeat ablations. For the HRQL analyses at 3 months, there were significant increases in both the Physical Component Summary score (3 months' standardized mean difference = 0.58 [0.39-0.78]; P < 0.00001, I 2 = 6%, 3 trials, n = 443) and the Mental Component Summary score (3 months' standardized mean difference = 0.57 [0.37-0.77]; P < 0.00001, I 2 = 0%, 3 trials, n = 443), favouring CA over AADs. These differences were sustained at 12 months but not >24 months after randomization. Similar results were seen for AF-related symptoms. The number of repeat ablations and success rates after procedure varied considerably across trials. Conclusions Evidence from few trials suggests that CA improves physical and mental health and AF-related symptoms in the short term, but these benefits decrease with time. More trials, reporting both HRQL and AF-related symptoms, at consistent time points are needed to assess the effectiveness of CA for the treatment of AF.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,034
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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