Incidence of left ventricular thrombus following STEMI in the modern era via multimodality imaging: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: -analysis to better understand the incidence and diagnosis of LVT in patients with STEMI treated with timely percutaneous techniques as assessed by multimodality imaging. Methods: Cochrane, EMBASE, LILACS, and MEDLINE were searched over the last 10 years only including studies using contemporary techniques. The primary outcome was detection of LVT in patients via echocardiogram with or without contrast or Cardiac MRI (cMRI) following STEMI (both anterior and any territory) treated with PCI. Data was pooled across studies and statistical analysis was conducted via random effects model. Results: 31 studies were included. 18 studies included data on any territory STEMI, totaling 14,172 patients, and an incidence of 5.6% [95% CI 4.3-7.0]. 18 studies were included in analysis for anterior STEMI, totaling 7382 patients and incidence of 12.7% [95% CI 9.8-15.6]. Relative to cMRI as a gold standard, the sensitivity of non-contrast echocardiography to detect LVT was 58.2% [95% CI 46.6-69.2] with a specificity of 97.8% [95% CI 96.3-98.8]. Conclusions: Incidence of LVT in STEMI patients treated with contemporary timely percutaneous revascularization is in keeping with historical data and remains significant, suggesting this remains an ongoing issue for further investigation. Numerically, both cMRI and contrast echo detected more LVT compared to non-contrast echo in any-territory STEMI patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».