Prognostic Value of Fibrinogen in Acute Coronary Syndrome: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute coronary syndrome (ACS) is one of the leading causes of cardiovascular mortality worldwide. Fibrinogen, a key mediator of coagulation and inflammation, remains controversial in its prognostic value. This meta-analysis aims to evaluate the predictive role of fibrinogen in ACS patient outcomes. Methods: Following PRISMA guidelines, we systematically searched PubMed, Embase, and other databases (from inception to November 2024) for cohort or case-control studies assessing the association between fibrinogen and ACS outcomes (all-cause mortality/major adverse cardiovascular events [1]). Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and pooled effect sizes were calculated using random- or fixed-effects models. Subgroup and sensitivity analyses were performed. Results: Nine studies (12,714 patients) were included. Elevated fibrinogen levels significantly increased the risk of all-cause mortality (HR = 1.51, 95% CI: 1.27-1.81, p < 0.001), but no significant association was found with MACE (HR = 3.00, 95% CI: 0.96-9.39, p > 0.05). Subgroup analysis suggested regional differences as a source of heterogeneity. Conclusion: Fibrinogen may serve as an independent predictor of all-cause mortality in ACS patients, but its prognostic value for MACE requires further investigation. Future studies should explore its potential in clinical risk stratification.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».