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Enregistrement W4362518817 · doi:10.21037/jtd-23-195

Effect of different pre-hospital first aid methods on the efficacy and prognosis of acute myocardial infarction with left heart failure: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4362518817 sur OpenAlexaboutno aff
Tianmei Lin, Xiaomei Chen, Qiongyue Wu, Lijiao Zou, Shuhong Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisFunnel plotMyocardial infarctionPublication biasConfidence intervalHeart failureInternal medicineBlood pressureRelative riskCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pre-hospital first aid for acute myocardial infarction (AMI) is an important way to save patients. However, there are still some disputes about the way of pre-hospital first aid. Therefore, this paper provides a Meta-analysis to evaluate the efficacy and prognosis of different prehospital care for AMI with left heart failure. Methods: By searching the published studies in the databases, the literature related to the pre-hospital first aid for patients with AMI and left heart failure was screened out. The quality of the literature was evaluated according to the Newcastle-Ottawa scale (NOS), and the corresponding data were extracted for meta-analysis. Meta-analysis was performed on 7 outcome indicators (clinical effect of patients after treatment, respiratory rate, heart rate, systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), survival status, and incidence of complications). A funnel plot and Egger's test were used to test risk of bias. Results: A total of 16 articles were finally included, comprising a total of 1,465 patients. The literature quality evaluation found that 8 literatures were rated as low risk of bias, and 8 literatures were rated as medium risk of bias. The meta-analysis results showed that the clinical effect of the first aid and then transportation group was better than that of the transportation and then first aid group [risk ratio (RR) =1.35, 95% confidence interval (CI): 1.27 to 1.45, P<0.01]; the respiratory rate decreased [mean difference (MD) =-4.84, 95% CI: -6.50 to -3.18, P<0.01]; the heart rate decreased (MD =-11.34, 95% CI: -12.69 to -9.99, P<0.01); SBP decreased (MD =-6.00, 95% CI: -10.00 to -2.00, P<0.01); the DBP decreased (MD =-3.54, 95% CI: -4.45 to -2.64, P<0.01); the survival status of the patients improved (RR =1.29, 95% CI: 1.18 to 1.41, P<0.01); the incidence of complications was reduced (RR =0.31, 95% CI: 0.20 to 0.48, P<0.01). Conclusions: Pre-hospital first aid and then transportation can significantly improve the clinical treatment effect of patients. However, considering that the literatures included in this paper are non-randomized controlled studies and the overall quality of the included literatures is not high and the number of studies is limited, further exploration is needed.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,049
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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