One‐year clinical outcomes after sirolimus‐eluting coronary stent implantation in diabetics enrolled in the worldwide e‐<scp>SELECT</scp> registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus has worse outcome after percutaneous coronary intervention. AIM: We assessed stent thrombosis (ST), major adverse cardiac events (MACE), and major bleeding rates at 1 year after implantation of sirolimus-eluting stents (SES) in patients with diabetes mellitus in a large multicenter registry. METHODS: From May 2006 to April 2008, 15,147 unselected consecutive patients were enrolled at 320 centers in 56 countries in a prospective, observational registry after implantation of ≥ 1 SES. Source data were verified in 20% randomly chosen patients at > 100 sites. Adverse events were adjudicated by an independent Clinical Event Committee. RESULTS: Complete follow-up at 1 year was obtained in 13,693 (92%) patients, 4,577 (30%) of whom were diabetics. Within diabetics, 1,238 (9%) were insulin-treated diabetics (ITD). Diabetics were older (64 vs. 62 years, P < 0.001), with higher incidence of major coronary risk factors, co-morbidities, and triple-vessel coronary artery disease. Coronary lesions had smaller reference vessel diameter (2.88 ± 0.46 vs. 2.93 ± 0.45 mm, P < 0.001) and were more often heavily calcified (26.1% vs. 22.6%, P < 0.001). At 1 year, diabetics had higher MACE rate (6.8% vs. 3.9%, P < 0.001) driven by ITD (10.6% vs. 5.5%, P < 0.001). Finally, diabetics had significant increase in ST (1.7% vs. 0.7%, P < 0.001), principally owing to ITD (3.4% vs. 1.1%, P < 0.001). There was an overall low risk of major bleeding during follow-up, without significant difference among subgroups. CONCLUSIONS: In the e-SELECT registry, diabetics represented 30% of patients undergoing SES implantation and had significantly more co-morbidities and complex coronary lesions. Although 1-year follow-up documented good overall outcome in diabetics, higher ST and MACE rates were observed, mainly driven by ITD. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».