Cardiac Shock Wave Therapy for Coronary Heart Disease: an Updated Meta-analysis
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.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».