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Enregistrement W4386466601 · doi:10.1002/ejhf.3029

Comorbidities and Clinical Response to Cardiac Resynchronization Therapy: Patient-Level Meta-Analysis from Eight Clinical Trials

2023· review· en· W4386466601 sur OpenAlexaff
Marat Fudim, Frederik Dalgaard, Daniel J. Friedman, William T. Abraham, John G.F. Cleland, Anne B. Curtis, Michael R. Gold, Valentina Kutyifa, Cecilia Linde, Fatima Ali‐Ahmed, Anthony Tang, Antonio Olivas‐Martínez, Lurdes Y. T. Inoue, Sana M. Al‐Khatib, Gillian D Sanders

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesBiosense WebsterNational Heart, Lung, and Blood InstituteRespicardiaIdorsia PharmaceuticalsBritish Heart FoundationMerit Medical SystemsJanssen PharmaceuticalsMyoKardiaBoston Scientific CorporationBristol-Myers SquibbAtriCureAmerican Heart AssociationSanofiServierAmgen
Mots-clésMedicineComorbidityInternal medicineHeart failureCardiac resynchronization therapyHazard ratioAtrial fibrillationDiscontinuationCardiologyCoronary artery diseaseConfidence intervalRandomized controlled trialEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Patients with heart failure usually have several other medical conditions that might alter the effects of interventions. We investigated whether the burden of comorbidity modified the clinical response to cardiac resynchronization therapy (CRT). METHODS AND RESULTS: Original patient-level data from eight randomized trials exploring the effects of CRT versus no CRT were pooled (BLOCK-HF, MIRACLE, MIRACLE-ICD, MIRACLE-ICD II, RAFT, COMPANION, MADIT-CRT and REVERSE). A prior history of the following comorbidities was considered: episodic or persistent atrial fibrillation (n = 920), coronary artery disease (n = 3732), diabetes (n = 2171), and hypertension (n = 3353). Patients were classified into three groups based on the number of comorbidities: 0, 1-2, or ≥3. The outcomes of interest were time to all-cause mortality and time to the composite outcome of heart failure hospitalization (HFH) or all-cause mortality. Outcomes were evaluated within each comorbidity group using a Bayesian hierarchical Weibull survival regression model. Of 6324 patients, 970 (15%) had no comorbidities, 4052 (64%) had 1-2 and 1302 (21%) had ≥3 comorbidities. The adjusted hazard ratio (aHR) for CRT versus no CRT for all-cause mortality in the overall cohort was 0.79 (95% credible interval [CI] 0.68-0.93) (p = 0.010); for no comorbidities the aHR was 0.54 (95% CI 0.34-0.86), for 1-2 comorbidities was 0.81 (95% CI 0.67-0.97) and for ≥3 comorbidities was 0.83 (95% CI 0.64-1.07) (no significant interaction between CRT and comorbidity burden: p = 0.13). For the endpoint of HFH or all-cause mortality, the aHR for the overall cohort was 0.74 (95% CI 0.65-0.84) (p = 0.001), for no comorbidities was 0.69 (95% CI 0.50-0.94), for 1-2 comorbidities was 0.77 (95% CI 0.66-0.90) and for ≥3 comorbidities was 0.68 (95% CI 0.55-0.82) (no significant interaction between CRT and comorbidity burden: p = 0.081). CONCLUSION: In a meta-analysis of patient-level data from eight major trials, the totality of evidence suggests that CRT reduces HFH and/or all-cause mortality even when several comorbid diseases are present. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT00271154, NCT00251251, NCT00267098, NCT00180271.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,043
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,054 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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