Additional file 1 of The effect of diabetes on surgical versus percutaneous left main revascularization outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1. Table S1. The PRISMA 2020 27-item checklist for reporting in systematic reviews and meta-analyses. Table S2. The detailed search strategy for PubMed, Embase and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL). Table S3. Detailed definitions of key outcomes from the four included randomized controlled trials (Morice et al. 2014, Milojevic et al. 2019, Holm et al. 2020, and Park et al. 2020). Table S4. Detailed evaluation of the risk of bias for the randomized controlled trials using the Cochrane’s Collaboration risk-of-bias (RoB 2) tool. Table S5. Detailed evaluation of the risk of bias for the observational studies using the Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) tool. Figure S1. Random-effects meta-analysis testing for effect measure modification by diabetes comparing DES to CABG using relative risks for all-cause mortality. 1=DM, 0 = non-DM; ES, estimate; CI, confidence interval. Figure S2. Random-effects meta-analysis testing for effect measure modification by diabetes comparing DES to CABG using relative risks for all-cause mortality, myocardial infarction, or stroke. 1 = DM, 0 = non-DM; ES, estimate; CI, confidence interval. Figure S3. Random-effects meta-analysis testing for effect measure modification by diabetes comparing DES to CABG using relative risks for revascularization. 1 = DM, 0 = non-DM; ES, estimate; CI, confidence interval. Figure S4. Fixed effects meta-analysis comparing DES to CABG in diabetic patients using relative risks for the composite endpoint of all-cause mortality, myocardial infarction, stroke, or unplanned revascularization. 1 = DM, 0 = non-DM; ES, estimate; CI, confidence interval. Figure S5. Influence analysis with each study being excluded in turn. 1, Zhao 2011; 2, Meliga 2013; 3, Yu 2015; 4, Zheng 2016; 5, Lee 2017; 6, Lee 2020. Figure S6: Funnel plot of the observational studies for the composite endpoint of all-cause mortality, myocardial infarction, or stroke.
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 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 | 0,006 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,840 | 0,046 |
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 ».