Risk factors for hemodynamic depression after carotid artery stenting: A system review and meta analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hemodynamic depression (HD) regularly occurs during carotid artery stenting(CAS) for treating carotid stenosis and it could result in adverse clinical events. This review aimed to clarify the incidence and risk factors for HD. METHODS: We searched four comprehensive databases for studies that reported the incidence or risk factors for HD during CAS. We used a modified version of Newcastle-Ottawa scale to assess the risk of bias in the included studies. We pooled the prevalence rates of HD and related risk factors from individual studies with a generic inverse variance weighted using the randomized effects model. We reported the results using OR with 95 % CI. Funnel plots and Egger's tests were used to assess the publication bias. RESULTS: Our meta-analysis enrolled 53 articles and revealed that the incidence of HD was 35 %. Patients who had diabetes (OR = 1.28, 95 % CI: 1.07 to 1.54), stenosis-to-bifurcation <10 mm (OR = 2.11, 95 % CI: 1.29 to 3.48), stenosis involving the carotid bulb (OR = 1.9, 95 % CI: 1.07 to 3.38), calcified plaque (OR = 2.06, 95 % CI: 1.32 to 3.22), eccentric plaque (OR = 1.47, 95 % CI: 1.05 to 2.05), severe stenosis (OR = 1.64, 95 % CI: 1.1 to 2.43), contralateral stenosis (OR = 2.02, 95 % CI: 1.18 to 3.46), open-cell stents (OR = 1.5, 95 % CI: 1.04 to 2.15), and bilateral stenting (OR = 2.32, 95 % CI: 1.56 to 3.44) showed a higher risk of HD. CONCLUSIONS: Diabetes, stenosis-to-bifurcation <10 mm, stenosis involving the carotid bulb, calcified plaque, eccentric plaque, severe stenosis, contralateral stenosis, open-cell stents, and bilateral carotid stenting were associated with HD during CAS.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».