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Enregistrement W3037129846 · doi:10.25011/cim.v43i2.34048

Crush is superior to Culotte in two-stent strategy for treatment of left main coronary artery bifurcations: A systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3037129846 sur OpenAlexvenueno aff
MD Chen Xiao-Rui Chen, Diyu Cui, Yunqing Chen, Tiesheng Niu

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineRelative riskCardiologyRevascularizationPercutaneous coronary interventionConfidence intervalMeta-analysisAdverse effectStentConventional PCIThrombosisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Crush and Culotte techniques have been used increasingly to treat patients with complex unprotected left main coronary artery bifurcation lesions. This article compares published data on these two techniques. METHODS: Databases, including PubMed, Embase, Cochrane Library, Wanfang Data and China National Knowledge Infrastructure, were searched for articles published before Aug 21, 2019 to identify all relevant studies on left main coronary artery bifurcation lesions treated by Crush versus Culotte techniques. The pooled data were analyzed using either fixed- or random-effects model depending on heterogeneity (assessed via the I2 index). The endpoints were major adverse cardiac events, target lesion revascularization, cardiac death, stent thrombosis, myocardial infarction and target vessel revascularization. RESULTS: Eight articles with a total of 1,283 patients were included, and 710 patients were treated with Crush, and 573 ones with Culotte. Crush group was trend to decreased major adverse cardiac event compared with Culotte group [Relative ratio (RR) 0.63,95% confidence interval(CI) 0.39-1.04, I2 =72.7%], mainly driven by decreased cardiac death [RR 0.49, 95% CI(0.25-0.99), I2 =0%], decreased myocardial infarction [RR 0.40, 95% CI(0.21-0.76), I2 =21.6%],and lower stent thrombosis [RR 0.39, 95% CI(0.16-0.98), I2 =39.4%]. There was no significant difference in target lesion revascularization and target vessel revascularization between Crush and Culotte [RR 0.77, 95% CI 0.46-1.28, I2=61.1%; RR 0.78, 95% CI (0.30-2.02), I2 =73.1%, respectively]. CONCLUSION: Crush was superior to Culotte for treatment of left main coronary artery bifurcation lesions with a trend of lower incidence of long-term major adverse cardiac events, mainly derived from decreased myocardial infarction, stent thrombosis and cardiac death.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,033
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,013 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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