Outcomes with revascularization and medical therapy in patients with coronary disease and chronic kidney disease: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Chronic kidney disease (CKD) confers a high risk for poor cardiovascular outcomes. We conducted a systematic review and meta-analysis to estimate the effects of revascularization as the initial management strategy compared with medical therapy among patients with CKD and coronary artery disease. METHODS: or maintenance dialysis). The primary outcome was myocardial infarction. The secondary outcomes were all-cause mortality or progression to kidney failure. The risk ratio (RR) was estimated using a random-effects model. RESULTS: Eleven randomized trials were included (3422 patients). Revascularization was associated with lower incidence of myocardial infarction compared with medical therapy in patients with CKD: RR 0.71 (95% confidence interval [CI] 0.54-0.94; p=0.02). This result was mainly driven from a significantly lower incidence of myocardial infarction with early revascularization among patients with stable coronary artery disease: RR 0.59; 95% CI 0.37-0.93. A similar incidence of all-cause mortality was observed with both treatment strategies: RR 0.88 (95% CI 0.72-1.08; p=0.22). A trend towards lower incidence of all-cause mortality was observed with revascularization in the subgroup of patients presenting with NSTE-ACS: RR 0.73 (95% CI 0.51-1.04; p=0.08) but not among patients with stable coronary disease. There was no difference in progression to kidney failure between the two strategies. CONCLUSIONS: Coronary revascularization may be superior to medical therapy among patients with CKD and coronary disease.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 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 ».