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Enregistrement W4389795293 · doi:10.1016/j.amjcard.2023.11.066

Midterm Clinical Outcomes of Reimplantation Versus Remodeling Valve-Sparing Aortic Root Replacement in Patients With Connective Tissue Disorders: A Meta-Analysis

2023· review· en· W4389795293 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel Burton, Alexander Reynolds, Nicola King, Amit Modi, Sanjay Asopa

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalMeta-analysisOdds ratioInternal medicineSurgeryAortic valve replacementCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-analysis aimed to compare the midterm clinical outcomes of reimplantation versus remodeling techniques for valve-sparing aortic root replacement (VSARR) in patients with connective tissue disorders (CTDs). Studies were screened and identified after the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines from the PubMed, Web of Science, and Embase databases. Forest plots were produced using Review Manager 5.3 (Cochrane, UK). Studies comparing early and midterm clinical outcomes of reimplantation versus remodeling VSARR in patients with CTD with a mean age ≥18 years were included. The sensitivity analysis excluded studies and subgroups of patients that received ring or suture annuloplasty in addition to remodeling surgery. The study selection identified 9 eligible studies. After analysis of the study period and location for patient crossover, 7 retrospective studies consisting of 597 patients (301 reimplantation and 296 remodeling) were pooled. The pooling revealed no significant difference in postoperative mortality (estimated mean follow-up of 10.5 years) (odds ratio [OR] 0.66, 95% confidence interval [CI] 0.30 to 1.48, I 2 = 30%, p = 0.32), reoperation (OR 0.35, CI 0.04 to 3.30, I 2 = 81%, p = 0.36), or occurrence of postoperative aortic regurgitation of ≥2 (OR 0.56, CI 0.31 to 1.02, I 2 = 47%, p = 0.06). The sensitivity analysis excluding annuloplasty demonstrated improved mortality (OR 0.19, CI 0.06 to 0.64, I 2 = 0%, p = 0.007) and decreased aortic regurgitation of ≥2 (OR 0.23, CI 0.10 to 0.53, I 2 = 47%, p = 0.0005) in reimplantation VSARR. The rates of reoperation remained insignificant in the sensitivity analysis (OR 0.43, CI 0.05 to 3.53, I 2 = 71%, p = 0.43). In conclusion, this meta-analysis has demonstrated no significant difference in the midterm clinical outcomes of reimplantation versus remodeling techniques of VSARR. The sensitivity analysis excluding studies and patient subgroups that received remodeling and annuloplasty suggests remodeling alone to be inferior to reimplantation in patients with CTDs. Further research is required to assess remodeling and annuloplasty against reimplantation in patients of this demographic because the current body of knowledge does not allow sufficient analysis.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,078
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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