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Enregistrement W7088479687 · doi:10.6084/m9.figshare.30336898.v1

The role of enhanced stent visualization imaging in percutaneous coronary intervention: a systematic review of efficacy and clinical outcomes

2025· dataset· en· W7088479687 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSteroid Chemistry and Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConventional PCIPercutaneous coronary interventionStentInterventional cardiologyCoronary artery diseaseSystematic reviewClinical trialPercutaneousCoronary stent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary artery disease (CAD) is a major global cause of morbidity and mortality. Percutaneous coronary intervention (PCI) is central to its management, and optimal stent deployment is critical. This systematic review evaluates the efficacy and clinical outcomes associated with enhanced stent visualization (ESV) systems – x-ray-based fluoroscopic tools such as StentBoost and CLEARstent – in PCI. A systematic literature search of PubMed, PubMed Central, and Cochrane Library was conducted according to PRISMA guidelines. Inclusion criteria comprised all study types evaluating ESV use in PCI, excluding case reports and non-English articles. Study quality was assessed using Newcastle-Ottawa tool. Twelve studies involving ESV were included. ESV improved detection of stent expansion and deployment versus standard angiography and showed strong agreement with OCT and IVUS. ESV-guided PCI was associated with reduced rates of major adverse cardiac events (MACE), particularly in long-term follow-up. Radiation exposure was modestly increased but deemed acceptable. ESV systems enhance stent deployment accuracy and clinical outcomes in PCI, offering a cost-effective and accessible alternative to OCT and IVUS. Evidence supports routine integration of ESV in PCI workflows, although further large-scale trials are warranted. PROSPERO identifier is CRD420251020834.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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