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Enregistrement W4225329866 · doi:10.1159/000524781

Coronary Artery Revascularization in Heart Transplant Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4225329866 sur OpenAlexafffund
Ryaan EL‐Andari, Sabin J. Bozso, Nicholas M. Fialka, Jimmy J.H. Kang, Roderick MacArthur, Steven Meyer, Darren H. Freed, Jeevan Nagendran

Notice bibliographique

RevueCardiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésConventional PCIMedicineRevascularizationCardiologyInternal medicineRestenosisArteryCardiac allograft vasculopathyHeart transplantationTransplantationSurgeryStentMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiac allograft vasculopathy (CAV) is the primary cause of late mortality after heart transplantation. We look to provide a comprehensive review of contemporary revascularization strategies in CAV. METHODS: PubMed and Web of Science were systematically searched by 3 authors. 1,870 articles were initially screened and 24 were included in this review. RESULTS: PCI is the main revascularization technique utilized in CAV. The pooled estimates for restenosis significantly favored DES over BMS (OR 4.26; 95% CI: 2.54-7.13; p < 0.00001; I2 = 4%). There were insufficient data to quantitatively compare mortality following DES versus BMS. There was no difference in short-term mortality between CABG and PCI. In-hospital mortality was 0.0% for CABG and ranged from 0.0 to 8.34% for PCI. One-year mortality was 8.0% for CABG and 5.0-25.0% for PCI. CABG had a potential advantage at 5 years. Five-year mortality was 17.0% for CABG and ranged from 14 to 40.4% following PCI. Select measures of postoperative morbidity trended toward superior outcomes for CABG. CONCLUSION: In CAV, PCI is the primary revascularization strategy utilized, with DES exhibiting superiority to BMS regarding postoperative morbidity. Further investigation into outcomes following CABG in CAV is required to conclusively elucidate the superior management strategy in CAV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,260 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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