Effect of coronary artery bypass grafting on quality of life: a meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate temporal trends in quality of life (QoL) after coronary artery bypass grafting (CABG) surgery in randomized clinical trials, and a quantitative comparison from before surgery to up to 5 years after surgery. METHODS AND RESULTS: We searched MEDLINE, CINAHL, EMBASE, Cochrane Library, and PsycINFO from 2010 to 2020 to identify studies that included the measurement of QoL in patients undergoing CABG. The primary outcome was the Seattle Angina Questionnaire (SAQ), and secondary outcomes were the 36-item Short Form Health Survey (SF-36) and EuroQol Questionnaire (EQ-5D). We pooled the means and the weighted mean differences over the follow-up period. In the meta-analysis, 2586 studies were screened and 18 full-text studies were included. There was a significant trend towards higher QoL scores from before surgery to 1 year post-operatively for the SAQ angina frequency (AF), SAQ QoL, SF-36 physical component (PC), and EQ-5D, whereas the SF-36 mental component (MC) did not improve significantly. The weighted mean differences from before surgery to 1 year after was 24 [95% confidence interval (CI): 21.6-26.4] for the SAQ AF, 31 (95% CI: 27.5-34.6) for the SAQ QoL, 9.8 (95% CI: 7.1-12.8) for the SF-36 PC, 7.1 (95% CI: 4.2-10.0) for the SF-36 MC, and 0.1 (95% CI: 0.06-0.14) for the EQ-5D. There was no evidence of publication bias or small-study effect. CONCLUSION: CABG had both short- and long-term improvements in disease-specific QoL and generic QoL, with the largest improvement in angina frequency.
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 | 0,026 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».