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Enregistrement W4362575087 · doi:10.1016/j.jscai.2023.100591

Correlation Between Periprocedural Myocardial Infarction, Mortality, and Quality of Life in Coronary Revascularization Trials: A Meta-analysis

2023· review· en· W4362575087 sur OpenAlexaff
Mario Gaudino, Antonino Di Franco, Arnaldo Dimagli, Giuseppe Biondi‐Zoccai, Mohamed Rahouma, Roberto Perezgrovas‐Olaria, Giovanni Soletti, Gianmarco Cancelli, David Chadow, John A. Spertus, Deepak L. Bhatt, Stephen E. Fremes, Gregg W. Stone

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionMedicineCardiologyInternal medicineRevascularizationMeta-analysisCorrelationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prognostic importance of periprocedural myocardial infarction (pMI) and its inclusion in the composite outcomes of coronary revascularization trials are controversial. We assessed whether pMI is a surrogate for all-cause or cardiac mortality and quality of life (QoL) outcomes in coronary revascularization trials. Methods: ). The criterion for surrogacy was set at 0.7. Subgroup analyses based on pMI definition and on key clinical/procedural variables were performed. Results: =0.99). Conclusions: In the published coronary revascularization trials, pMI defined by larger biomarker elevations was associated with subsequent mortality and reduced QoL. These findings suggest that large pMI should be included as an outcome measure in coronary revascularization trials.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,702
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,060 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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