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Enregistrement W4383481894 · doi:10.1161/circulationaha.123.064090

Graft Failure After Coronary Artery Bypass Grafting and Its Association With Patient Characteristics and Clinical Events: A Pooled Individual Patient Data Analysis of Clinical Trials With Imaging Follow-Up

2023· article· en· W4383481894 sur OpenAlexaff
Mario Gaudino, Sigrid Sandner, Kevin R. An, Arnaldo Dimagli, Antonino Di Franco, Katia Audisio, Lamia Harik, Roberto Perezgrovas‐Olaria, Giovanni Soletti, Stephen E. Fremes, David L. Hare, Alexander Kulik, André Lamy, Joyce Peper, Marc Ruel, Jurriën M. ten Berg, Laura M. Willemsen, Qiang Zhao, Daniel Wojdyla, Deepak L. Bhatt, John H. Alexander, Björn Redfors

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeRevascularizationInternal medicineOdds ratioSurgeryMyocardial infarctionCardiologyArteryHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Graft patency is the postulated mechanism for the benefits of coronary artery bypass grafting (CABG). However, systematic graft imaging assessment after CABG is rare, and there is a lack of contemporary data on the factors associated with graft failure and on the association between graft failure and clinical events after CABG. METHODS: We pooled individual patient data from randomized clinical trials with systematic CABG graft imaging to assess the incidence of graft failure and its association with clinical risk factors. The primary outcome was the composite of myocardial infarction or repeat revascularization occurring after CABG and before imaging. A 2-stage meta-analytic approach was used to evaluate the association between graft failure and the primary outcome. We also assessed the association between graft failure and myocardial infarction, repeat revascularization, or all-cause death occurring after imaging. RESULTS: Seven trials were included comprising 4413 patients (mean age, 64.4±9.1 years; 777 [17.6%] women; 3636 [82.4%] men) and 13 163 grafts (8740 saphenous vein grafts and 4423 arterial grafts). The median time to imaging was 1.02 years (interquartile range [IQR], 1.00–1.03). Graft failure occurred in 1487 (33.7%) patients and in 2190 (16.6%) grafts. Age (adjusted odds ratio [aOR], 1.08 [per 10-year increment] [95% CI, 1.01–1.15]; P =0.03), female sex (aOR, 1.27 [95% CI, 1.08–1.50]; P =0.004), and smoking (aOR, 1.20 [95% CI, 1.04–1.38]; P =0.01) were independently associated with graft failure, whereas statins were associated with a protective effect (aOR, 0.74 [95% CI, 0.63–0.88]; P <0.001). Graft failure was associated with an increased risk of myocardial infarction or repeat revascularization occurring between CABG and imaging assessment (8.0% in patients with graft failure versus 1.7% in patients without graft failure; aOR, 3.98 [95% CI, 3.54–4.47]; P <0.001). Graft failure was also associated with an increased risk of myocardial infarction or repeat revascularization occurring after imaging (7.8% versus 2.0%; aOR, 2.59 [95% CI, 1.86–3.62]; P <0.001). All-cause death after imaging occurred more frequently in patients with graft failure compared with patients without graft failure (11.0% versus 2.1%; aOR, 2.79 [95% CI, 2.01–3.89]; P <0.001). CONCLUSIONS: In contemporary practice, graft failure remains common among patients undergoing CABG and is strongly associated with adverse cardiac events.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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