Revisiting the Evidence for Dipyridamole in Reducing Restenosis: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Atherosclerosis remains a leading cause of morbidity and mortality, with revascularization remaining a cornerstone of management. Conventional revascularization modalities remain challenged by target vessel reocclusion-an event driven by mechanical, thrombotic, and proliferative processes. Despite considerable advancements, restenosis remains the focus of ongoing research. Adjunctive agents, including dipyridamole, offer a multitude of effects that may improve vascular homeostasis. We sought to quantify the potential therapeutic impact of dipyridamole on vascular occlusion. We performed a literature search (EMBASE and MEDLINE) examining studies that encompassed 3 areas: (1) one of the designated medical therapies applied in (2) the setting of a vascular intervention with (3) an outcome including vascular occlusion rates and/or quantification of neointimal proliferation/restenosis. The primary outcome was vascular occlusion rates. The secondary outcome was the degree of restenosis by neointimal quantification. Both human and animal studies were included in this translational analysis. There were 6,839 articles screened, from which 73 studies were included, encompassing 16,146 vessels followed up for a mean of 327.3 days (range 7-3650 days). Preclinical studies demonstrate that dipyridamole results in reduced vascular occlusion rates {24.9% vs. 48.8%, risk ratio 0.53 [95% confidence interval (CI) 0.40-0.70], I2 = 39%, P < 0.00001}, owing to diminished neointimal proliferation [standardized mean differences -1.13 (95% CI -1.74 to -0.53), I2 = 91%, P = 0.0002]. Clinical studies similarly demonstrated reduced occlusion rates with dipyridamole therapy [23.5% vs. 31.0%, risk ratio 0.77 (95% CI 0.67-0.88), I2 = 84%, P < 0.0001]. Dipyridamole may improve post-intervention vascular patency and mitigate restenosis. Dedicated studies are warranted to delineate its role as an adjunctive agent after revascularization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».