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Enregistrement W3202107667 · doi:10.1016/j.cjco.2021.09.015

Sex, Race, and Age Differences in Cardiovascular Outcomes in Implantable Cardioverter–Defibrillator Randomized Controlled Trials: A Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W3202107667 sur OpenAlexaff
Mohammad K. Syed, Hassan Sheikh, Bradley McKay, Nicholas W.H. Tseng, Maureen Pakosh, Jessica E. Caterini, Abhinav Sharma, Tracey J. F. Colella, Kaja M. Konieczny, Kim A. Connelly, Michelle M. Graham, Michael McDonald, Laura Banks, Varinder K. Randhawa

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSt. Michael's HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooMcGill University Health CentreQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCINAHLImplantable cardioverter-defibrillatorOdds ratioMeta-analysisSudden cardiac deathInternal medicineMEDLINEPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Data are limited regarding the use of implantable cardioverter–defibrillators (ICDs) in diverse populations. This study explores cardiovascular (CV) outcomes and mortality from ICD randomized controlled trials (RCTs), by sex, race, and age. Methods Five electronic databases (PubMed, Emcare, Embase, MEDLINE, and Cumulative Index to Nursing & Allied Health Literature CINAHL) were searched for dates from their inception to July 12, 2021, for RCTs of ICD therapy in adult patients. Data were analyzed for clinical outcomes, including all-cause or CV death, and heart failure hospitalization (HFH). Results Among 5 RCTs (mean age: 63 years; 78% male; 76% White) with moderate overall risk of bias, clinical outcomes in patients with an ICD (n = 3260) vs a control group (n = 3685) were compared. No between-group sex differences were observed for all-cause death (odds ratio [OR] 0.86, P = 0.51), CV death (OR 0.98, P = 0.96), HFH (OR 0.95, P = 0.87), or HFH and all-cause death (OR 0.83, P = 0.51) in the ICD group, in a comparison of male vs female sex. All-cause death (OR 1.20, P = 0.67) did not differ for White vs Black patients receiving ICD therapy. Outcomes data for other non-White, non-Black race groups were often unreported. Most RCTs originated in North America, had male leadership, and were evenly sponsored by industry vs peer-reviewed funding. Conclusions Outcomes data are sparse, by sex, race, and age, in current RCTs evaluating ICD therapy. Although ICD patient outcomes did not significantly differ by sex or race, improved data analyses and reporting are needed to determine the relationship between these sociocultural factors and clinical outcomes among distinct ICD patient cohorts.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
gptMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,025
Bibliométrie0,0070,008
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,259 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Méta-épidémiologie (sens large)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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