Abstract 155: Comparative Effectiveness of Carotid Endarterectomy Compared to Medical Therapy Among Patients With Asymptomatic Carotid Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Carotid endarterectomy (CEA) reduces stroke risk compared to medical therapy alone among patients with asymptomatic carotid stenosis. CEA involves a tradeoff between higher perioperative short-term risks in exchange for a lower long-term risk of stroke. However, overall declines in stroke rates raise concerns that CEA may no longer be a preferred treatment. We examined the effectiveness of CEA compared to medical therapy (MT) among asymptomatic patients in preventing stroke and stroke-death within 5 years of follow-up. Methods: We identified Veterans ≥65 years old with carotid stenosis (n=2712 CEA and n=2509 MT patients) who did not have a history of stroke or transient ischemic attack. We propensity score-matched MT patients to CEA patients to control for baseline confounding and used methods to mimic analyses from the Asymptomatic Carotid Stenosis Trial, the last published trial to compare CEA to MT. We accounted for “immortal time” bias by randomizing patients to CEA and MT groups and censoring patients if their actual treatment became inconsistent with the arm in which they were randomized (e.g., patient received CEA, but was randomized to MT). We accounted for the informative censoring by estimating time-dependent inverse probability of censoring weights using measured covariates (demographics and 72 time-varying comorbidities). We computed weighted Kaplan-Meier (KM) curves and estimated the risk of stroke/stroke-death in each group over 5 years of follow-up. Results: The observed stroke or death rate (perioperative complications) within 30 days in the CEA arm was 3%. The 5-year risk were similar among patients randomized to CEA 5.5% (95% CI, 4.3%-6.7%) versus MT 7.6% (95% CI,5.9%-9.2%) (risk difference, -2.1%, 95% CI -4%- 0%) with little difference in the KM curves (logrank p=0.2). Conclusion: CEA was not superior to MT in a community sample of Veterans after 5 years of follow-up, suggesting that CEA may no longer be the preferred treatment strategy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».