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Enregistrement W4386271374 · doi:10.1001/jamacardio.2023.2731

Atherosclerotic Coronary Plaque Regression and Risk of Adverse Cardiovascular Events

2023· review· en· W4386271374 sur OpenAlexaff
Iulia Iatan, Meijiao Guan, Karin H. Humphries, Eunice Yeoh, G.B. John Mancini

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineMeta-regressionMeta-analysisLogistic regressionClinical trialPercutaneous coronary interventionMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The association between changes in atherosclerotic plaque induced by lipid-lowering therapies (LLTs) and reduction in major adverse cardiovascular events (MACEs) remains controversial. Objective: To evaluate the association between coronary plaque regression assessed by intravascular ultrasound (IVUS) and MACEs. Data Sources: A comprehensive, systematic search of publications in PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Web of Science was performed. Study Selection: Clinical prospective studies of LLTs reporting change in percent atheroma volume (PAV) assessed by IVUS and describing MACE components were selected. Data Extraction and Synthesis: Reporting was performed in compliance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The association between mean change in PAV and MACEs was analyzed by meta-regression using mixed-effects, 2-level binomial logistic regression models, unadjusted and adjusted for clinical covariates, including mean age, baseline PAV, baseline low-density lipoprotein cholesterol level, and study duration. Main Outcome and Measures: Mean PAV change and MACE in intervention and comparator arms were assessed in an updated systematic review and meta-regression analysis of IVUS trials of LLTs that also reported MACEs. Results: This meta-analysis included 23 studies published between July 2001 and July 2022, including 7407 patients and trial durations ranging from 11 to 104 weeks. Mean (SD) patient age ranged from 55.8 (9.8) to 70.2 (7.6) years, and the number of male patients from 245 of 507 (48.3%) to 24 of 26 (92.3%). Change in PAV across 46 study arms ranged from -5.6% to 3.1%. The number of MACEs ranged from 0 to 72 per study arm (17 groups [37%] reported no events, 9 [20%] reported 1-2 events, and 20 [43%] reported ≥3 events). In unadjusted analysis, a 1% decrease in mean PAV was associated with 17% reduced odds of MACEs (unadjusted OR, 0.83; 95% CI, 0.71-0.98; P = .03), and with a 14% reduction in MACEs in adjusted analysis (adjusted OR, 0.86; 95% CI, 0.75-1.00; P = .050). Further adjustment for cardiovascular risk factors showed a 19% reduced risk (adjusted OR, 0.81; 95% CI, 0.68-0.96; P = .01) per 1% decrease in PAV. A 1% reduction of PAV change between intervention and comparator arms within studies was also associated with a significant 25% reduction in MACEs (OR, 0.75; 95% CI, 0.56-1.00; P = .046). Conclusions and Relevance: In this meta-analysis, regression of atherosclerotic plaque by 1% was associated with a 25% reduction in the odds of MACEs. These findings suggest that change in PAV could be a surrogate marker for MACEs, but given the heterogeneity in the outcomes, additional data are 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeAutre devis
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

Citations50
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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