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Enregistrement W1869954900 · doi:10.1161/circoutcomes.7.suppl_1.122

Abstract 122: Characteristics of Patients with Multivessel Coronary Disease Treated with Percutaneous Intervention Versus Bypass Surgery and Preliminary Mortality Outcomes: A Province-wide Field Evaluation

2014· article· en· W1869954900 sur OpenAlexaffabout
Laurie Lambert, Nataliya Dragieva, François Reeves, Yves Langlois, Michel Nguyen, Luc Bilodeau, Pierre Voisine, Michel Carrier, Michel Pellerin, Jean Morin, Peter Bogaty

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteHôtel-Dieu de MontréalHôpital FleurimontRoyal Victoria HospitalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecInstitut National d'Excellence en Santé et en Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConventional PCIMedicinePercutaneous coronary interventionInterquartile rangeCardiogenic shockMyocardial infarctionCardiologyInternal medicineRevascularizationCoronary artery diseaseCoronary artery bypass surgerySurgeryArtery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Wide variation in choice of revascularization treatment for patients with multivessel coronary disease has been observed and outcomes of percutaneous coronary intervention (PCI) versus coronary artery bypass surgery (CABG) are increasingly examined. Our publicly funded cardiology evaluation unit was mandated by the Quebec Ministry of Health to evaluate the practice of multivessel revascularization and its outcomes across Quebec’s 8 tertiary cardiac centers offering both PCI and CABG. Methods: Hospital records were used to identify all multivessel (≥2 myocardial territories) interventions by PCI and isolated CABG in each center in 2010-12. Primary PCI patients were excluded. A maximum of 300 patients treated with CABG and 300 patients treated with PCI in each center were randomly selected for chart review by our evaluation unit. Results: The study cohort included 2018 PCI patients and 2274 isolated CABG patients. Median age was 66 years for both PCI (interquartile range, IQR: 59-76) and CABG (IQR: 59-72) and prevalence of most risk factors and comorbidities was very similar. However, compared to CABG patients, there were more females in the PCI group (27% vs 17%), more cardiogenic shock (2.2% vs 0.6%), more patients with previous PCI (27% vs 16%) and previous valve surgery (1.2% vs 0.1%), and more patients with interventions in only 2 myocardial territories (89% vs 31%). The PCI group was more likely than the CABG group to have acute myocardial infarction (AMI) (32% vs 18%) but less likely to have heart failure on admission (9% vs 18%). Almost 1 in 5 (19%) PCI patients were treated for left main disease. Diabetes was present in 29% of PCI patients vs 37% of CABG patients. Compared to CABG, PCI patients had a shorter median delay between admission and intervention (0 vs 2 days) as well as between intervention and discharge (1 vs 6 days) and were more likely to be transferred out to another hospital (37% vs 14%). However, mortality before discharge or transfer from tertiary cardiac centers was higher for PCI than CABG patients both with AMI (3.1% vs 0.7%) and without AMI (1.0% vs 0.5%). The differences of all reported comparisons were statistically significant (p< 0.001) except for in-hospital mortality without AMI (p=0.25). Conclusions: Patients with multivessel disease who were treated with PCI were more likely to present with acute symptoms, have more cardiogenic shock and more previous valve surgery but have less extensive coronary disease, less diabetes and less heart failure. Age and other risk factors and comorbidities were very similar in the 2 groups. Crude mortality during the index surgical hospital admission was higher for PCI despite a shorter length of stay. To gain more insight into these results, it will be important to link to medico-administrative data to examine 30-day and 1-year mortality and to adjust appropriately for potential confounders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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