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Enregistrement W4404956750 · doi:10.14740/cr1731

Does Chronic Kidney Disease Influence Revascularization Strategy After Acute Coronary Syndrome? A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4404956750 sur OpenAlexvenueno aff
Jemima Scott, Wafaa Hajee-Adam, Hoi Man Chau, Lucy Selman, Fergus Caskey, Pippa Bailey, Raimondo Ascione, Tom Johnson, Yoav Ben‐Shlomo

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of BristolEuropean Society of Cardiology
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineAcute coronary syndromeMeta-analysisRevascularizationKidney diseaseDiseaseCoronary artery diseaseMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Coronary artery bypass grafting (CABG) provides superior long-term outcomes to percutaneous coronary intervention (PCI) for complex multivessel coronary artery disease (CAD). People with chronic kidney disease (CKD) have increased prevalence of multivessel CAD, but also increased surgical risk. We investigated whether CKD predicted real-world use of CABG, versus PCI, in patients revascularized for acute coronary syndrome (ACS). Methods: Embase, MEDLINE, Scopus and CENTRAL were searched to identify articles referring to ACS and invasive coronary intervention in high-income countries (2012 - 2023). Articles were included if CABG rates were reported in ACS patients with and without CKD receiving revascularization. CKD was defined as an estimated glomerular filtration rate < 60 mL/min/1.73 m2; proxy definitions were accepted. Random effect meta-analyses were used to determine the average effect of CKD on odds of CABG, stratified by ACS type and dialysis use. Results: Searches generated 15,138 articles, of which 13 observational studies were included (n = 1,682,207). Amongst revascularized ACS patients, those with CKD were more likely to receive CABG than those without (pooled odds ratio (OR) = 1.50 (95% confidence interval (CI) = 1.30 - 1.72). This association was stronger following ST-elevation myocardial infarction (STEMI) than non-ST-elevation ACS (NSTE-ACS) (OR: 1.54 (95% CI: 1.23 - 1.93)) versus 1.16 (1.10 - 1.23), respectively). Conclusions: In high-income countries, revascularized ACS patients with CKD receive CABG (versus PCI) more frequently than those without kidney disease. However, accounting for lower use of coronary angiography in the CKD population removed this association following NSTE-ACS. Greater use of invasive angiography in those with NSTE-ACS and CKD might therefore increase access to revascularization, and thereby improve outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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