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Enregistrement W4389776430 · doi:10.1016/j.amjcard.2023.12.010

Respect Versus Resect Approaches for Mitral Valve Repair: A Meta-Analysis of Reconstructed Time-to-Event Data

2023· review· en· W4389776430 sur OpenAlexaff
Túlio Caldonazo, Michel Pompeu Sá, Xander Jacquemyn, Jef Van den Eynde, Hristo Kirov, Lamia Harik, Johannes Fischer, Dominique Vervoort, Johannes Bonatti, Ibrahim Sultan, Torsten Doenst

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche HerzstiftungDeutsche ForschungsgemeinschaftSchweizerische HerzstiftungThoracic Surgery FoundationTeam Sanfilippo Foundation
Mots-clésHazard ratioConfidence intervalMedicineMitral regurgitationMitral valveCardiologySurgeryInternal medicineSurvival analysisMeta-analysisMitral valve repairClinical endpointRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitral valve repair (MVr) has been associated with superior long-term survival and freedom from valve-related complications compared with mitral valve replacement for primary mitral regurgitation (MR). The 2 main approaches for MVr are chordal replacement ("respect approach") and leaflet resection ("resect approach"). We performed a systematic review and a meta-analysis using 3 search databases to compare the long-term end points between both approaches. The primary end point was long-term survival. The secondary end points were long-term MR recurrence and reoperation. After reconstruction of time-to-event data for the individual survival analysis, pooled Kaplan-Meier curves for the end points were generated. A total of 14 studies (5,565 patients) were included in the analysis. The respect approach was associated with superior survival compared with the resect approach in the overall sample (hazard ratio [HR] 0.73, 95% confidence interval [CI] 0.56 to 0.96, p = 0.024, n = 3,901 patients) but not in the risk-adjusted sample (HR 1.00, 95% CI 0.55 to 1.82, p = 0.991, n = 620 patients). There was no difference between the approaches in the rate of MR recurrence in the overall sample (HR 1.39, 95% CI 0.92 to 2.08, p = 0.116, n = 1,882 patients) or in the risk-adjusted sample (HR 1.62, 95% CI 0.76 to 3.47, p = 0.211, n = 288 patients). The data for reoperation were only available in the overall sample and did not reveal a difference (HR 0.92, 95% CI 0.62 to 1.35, p = 0.663, n = 3,505 patients). In conclusion, the current evidence suggests no difference in long-term mortality, MR recurrence, or reoperation between the resect and respect approaches for MVr after adjusting for patient risk factors. More long-term follow-up data are warranted.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,031
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,099 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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