127 Coronary Artery Bypass Grafting Versus Percutaneous Coronary Intervention in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis Stratified by Left Ventricular Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The primary objectives were to assess differences in mortality, repeat revascularization, new postoperative myocardial infarction (MI), and cerebrovascular accidents (CVA/stroke) between PCI and CABG in HFrEF patients, stratified by the degree of LVEF reduction. Method A comprehensive search of electronic databases was conducted, following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Inclusion criteria comprised clinical trials or observational cohort studies with ≥20 patients per group, comparing long-term outcomes in HFrEF patients (LVEF <50%) who underwent PCI or CABG. Data was extracted, and quality was assessed using the New Castle Ottawa (NOS) Risk of Bias tool. Hazard ratios (HRs) were pooled for time-to-event outcomes, with subgroup analysis based on LVEF. Heterogeneity was assessed, sensitivity analysis conducted, and publication bias evaluated. Results Twenty studies involving 25,031 patients met the inclusion criteria. In the severe LVEF reduction group (<35%), CABG was associated with significantly higher long-term survival, reduced repeat revascularization, and fewer postoperative MIs compared to PCI. In patients with moderate LVEF reduction (<40%), there was no difference in long-term survival, but repeat revascularization was lower in the CABG group . In the mild LVEF reduction group (<50%), CABG was associated with superior long-term survival and reduced repeat revascularization. Stroke rates were similar between PCI and CABG in all groups. Conclusions Individualized patient care should consider the degree of LVEF reduction when selecting between PCI and CABG, with CABG generally favored for improved outcomes in HFrEF patients. However, clinical presentation, patient characteristics, and cost-effectiveness should also be considered in the decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».