Cardiac Shock Wave Therapy for Coronary Heart Disease: an Updated Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this article is to study the efficacy and safety of cardiac shock wave therapy (CSWT) in the treatment of coronary heart disease (CAD). METHODS: A comprehensive search of electronic databases and a manual search of conference papers and abstracts were performed until September 30, 2018. The studies using RevMan 5.3 and STATA 14.0 softwares were reviewed, and meta-analyses were performed on 13 indicators, such as a six-min walking distance test (6MWT), New York Heart Association (NYHA) functional class, Seattle Angina Questionnaire (SAQ) score, angina class (Canadian Cardiology Society [CCS]), etc. RESULTS: A total of 26 articles were included. The total patient population was 855, of which 781 patients were treated with CSWT. Meta-analyses indicated that 6MWT (mean difference [MD] 75.64, 95% confidence interval [CI] 49.03, 102.25, P<0.00001) and NYHA (MD -0.70, 95% CI -0.92) in the CSWT group were comparable to those in the conventional revascularization group (MD -0.70, 95% CI -0.92, -0.49, P<0.00001). SAQ (MD 10.75, 95% CI 6.66, 14.83, P<0.00001), CCS (MD -0.99, 95% CI -1.13, -0.84, P<0.00001), nitrate dosage (MD -1.84, 95% CI -2.77, -1.12, P<0.00001), LVEF (MD 3.77, 95% CI 2.17, 5.37, P<0.00001), and SSS (MD -4.29, 95% CI -5.61, -2.96, P<0.00001), SRS (MD -2.90, 95% CI -4.85, -0.95, P=0.004), and the exercise test (standard mean difference 0.57, 95% CI 0.12, 1.02, P=0.01) all showed significant differences. CONCLUSION: CSWT may offer beneficial effects to patients with CAD, but more large-scale clinical studies are needed to further verify its therapeutic effect.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,103 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle