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Enregistrement W4411720729 · doi:10.1093/ehjopen/oeaf076

Early vs. deferred catheter ablation of ventricular tachycardia in patients of ischaemic substrate: systematic review and meta-analysis of clinical outcomes

2025· letter· en· W4411720729 sur OpenAlexaff
Abhishek Maan, Maaz Waseem, Alex Carter, Kirtivardhan Vashishtha, Tarvinder Dhanjal, Jacob S. Koruth, E. Kevin Heist

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Open · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatheter ablationMeta-analysisCardiologyMedicineInternal medicineAblationVentricular tachycardiaCatheterTachycardiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Ventricular tachycardia (VT) ablation has been shown to reduce the recurrence of VT episodes, but the timing of performing VT ablation (early; at the time of implantable cardioverter defibrillator implantation) or (deferred: after the patient has received ICD shocks) remains controversial. The objective is to conduct a systematic review and meta-analysis of published data from randomized controlled trials (RCTs) in patients with ischaemic cardiomyopathy (ICM) with the aim of comparing outcome of VT ablation stratified by procedural timing. Methods and results: = 0.01). For the secondary outcomes, we observed that an earlier timing of VT ablation was also associated with both a decrease in cardiac mortality (pooled OR of 0.59, 95% CI of 0.43-0.82) and in the subsequent risk of VT storm (pooled OR of 0.63, 95% CI of 0.51-0.78) when compared with a deferred timing. The cumulative ARR for cardiac mortality was 0.07 and NNT was 15. Conclusion: The findings from this pooled analysis of seven major RCTs suggest that performing early VT ablation may be beneficial in reducing recurrent VT, ICD shocks, and electrical storm and could also improve cardiac mortality. The benefit of performing early VT ablation was greater in patients with LVEF of >30% amongst this ICM cohort.

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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,030
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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