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Enregistrement W4410253479 · doi:10.1093/ejcts/ezaf164

Randomized Trials in Cardiac Surgery: Why and How

2025· review· en· W4410253479 sur OpenAlexfundno aff
Mario Gaudino, Matthias Siepe, Gavin J. Murphy, Bryan Williams, Sigrid Sandner, Alan J. Moskowitz, Volkmar Falk, Annetine C. Gelijns

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAustrian Science FundBritish Heart FoundationCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchAbiomedDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungPatient-Centered Outcomes Research InstituteEdwards LifesciencesNational Institutes of HealthLivaNova
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineCardiac surgerySpecialtySession (web analytics)Clinical trialGold standard (test)Intensive care medicineSurgeryFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Randomized clinical trials (RCTs) are the gold standard for comparative effectiveness. However, they face unique challenges in cardiac surgery. The objective of this work is to summarize the challenges of RCTs in cardiac surgery, describe efforts employed in recent years to mitigate these impediments and outline the future opportunities for increased RCT adoption in the specialty. METHODS: This review was conducted as an expert analysis on the existing state of RCTs in cardiac surgery based on expert discussion at a dedicated session during the 2024 Annual Meeting of the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Different trial-support infrastructures, such as the Randomized Comparison of the Clinical Outcomes of Single versus Multiple Arterial Grafts (ROMA) Network, the Cardiothoracic Surgical Trials Network (CTSN), the Global Cardiovascular Research Funders Forum (GCRFF) and the UK Model, and their respective mechanisms for overcoming RCT barriers were described in detailed. Models were selected due to specific author involvement and knowledge. Future directions were postulated based on current trends. RESULTS: Despite heterogeneous structures, the described models largely aimed to increased cardiac RCTs through improved trial participation, either via increased trainees, expanded stakeholders or focused patient recruitment, facilitating funding and fostering wider collaboration. CONCLUSIONS: RCTs are a key component for clinical advancement yet have been underutilized in cardiac surgery. Recent endeavours have reduced the multifactorial barriers associated with cardiac surgery RCTs and intentional future efforts are necessary for continued cardiac advancement.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,442
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,679
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4420,679
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,021
Communication savante0,0160,021
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,268 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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