Myocardial contrast echocardiography predicts major adverse cardiovascular and cerebrovascular events in the population after percutaneous coronary intervention—a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Existing studies demonstrated that myocardial contrast echocardiography (MCE), which provides residual myocardial viability (MV) information, is an effective long-term prognostic tool. However, the specific prognostic value of microvascular perfusion (MVP) parameters detected by contemporary intravenous MCE (IV-MCE) remains to be fully elucidated. Moreover, there is ongoing debate regarding the optimal quantitative diagnostic indicator measured by IV-MCE, including A, β, and myocardial blood flow (MBF), for major adverse cardiovascular and cerebrovascular events (MACCEs). This study aims to identify the most effective IV-MCE parameter for predicting MACCEs through a comprehensive meta-analysis. Methods: We conducted a comprehensive search for retrospective or prospective cohort studies written in English and Chinese that evaluated the prognostic value of IV-MCE in patients with coronary artery disease (CAD) after percutaneous coronary intervention (PCI). PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane, SinoMed, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Science and Technology Journal Database (CSTJ), and Wanfang were searched until March 20, 2025. The primary outcome was the diagnostic efficacy of myocardial perfusion score index (MPSI), A, β, and MBF for MACCEs. Secondary outcomes included associations between abnormal MVP, microvascular obstruction (MVO), MPSI, β, MBF and MACCEs occurrence. Summary receiver operating characteristic (SROC) curves and hazard ratios (HRs) were used to assess diagnostic performance and analyze associations by Stata 15.0. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) tool. The study protocol was prospectively registered in the PROSPERO database (CRD42024524641). Results: =69.5%, 83.9%, and 95.0%) was observed in abnormal MVP, MPSI, and β across studies, and publication bias was identified in all five studies. The area under the curve (AUC) (95% CI) for MPSI, A, β, and MBF in diagnosing MACCEs was 0.84 (0.80-0.87), 0.83 (0.80-0.86), 0.84 (0.80-0.87), and 0.73 (0.69-0.77), respectively. Deeks' funnel plots further confirmed that there was no significant publication bias in the results for these four studies. Conclusions: The evidence supported that both qualitative and quantitative parameters of IV-MCE can provide moderate predictive power for MACCEs occurrence after PCI, with MPSI and β showing the highest diagnostic performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».