Mechanisms of periprocedural myocardial necrosis following Rotablator® and saphenous vein graft PCI
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Rotational atherectomy device (Rotablator®) or saphenous vein graft (SVG) percutaneous coronary intervention (PCI) commonly results in elevated creatinine kinase-MB (CK-MB) levels and is associated with worse outcome. We have assessed the prevalence and mechanistic causes of procedural myocardial necrosis (PMN) following Rotablator® or SVG PCI. Methods: We assessed 46 cases of Rotablator® and 230 cases involving SVG PCI among the 7,700 total PCIs observed during a 12-year period (1996-2007). Following analysis of angiogram results, procedural data, and the delay between PCI and necrosis, we mechanistically classified PMN as follows: cryptogenic, immediate failure, side branch occlusion, stent thrombosis, prolonged ischemia, delayed failure, or none to communicate. Results: The incidence of elevated CK-MB greater than the upper limit of normal (ULN) after Rotablator® and SVG PCI was 19% and 7%, respectively. Important periprocedural myocardial infarction (important PMI; CK-MB >5 times ULN) was significant for both Rotablator® (56%) and SVG (70%) PCI. Also, we found that the mechanisms contributing to PMN in Rotablator® (n=9) were most often cryptogenic (56%), followed by immediate failure (22%) and prolonged ischemia (22%). For SVG PCI (n=17), cryptogenic (47%) was also the most common mechanism, followed by prolonged ischemia (29%), immediate failure (12%), stent thrombosis (6%), and none to communicate (6%). Conclusions: Rotablator® and SVG PCI led to increased risk for PMN and important PMI in comparison to the standard population. Also, we observed that the main mechanism of PMN for both Rotablator® and SVG PCI was cryptogenic, with micro-embolization likely acting as the primary etiology.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».