The effect of total arterial grafting on medium-term outcomes following coronary artery bypass grafting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While it is believed that total arterial grafting (TAG) for coronary artery bypass grafting (CABG) confers improved long-term outcomes when compared to conventional grafting with left internal mammary artery and saphenous vein grafts (LIMA+SVG), to date, this has not become the standard of care. In this study, we assessed the impact of TAG on medium-term outcomes after CABG. METHODS: Peri-operative data was prospectively collected on consecutive first-time, isolated CABG patients between 1995 and 2005. Patients were divided into two groups based on grafting strategy: TAG (all arterial grafts no saphenous veins) or LIMA+SVG. Patients who had an emergent status or underwent fewer than two distal bypasses were excluded. Medium term univariate and risk-adjusted comparisons between TAG and LIMA+SVG cases were performed. RESULTS: A total of 4696 CABG patients were included with 1019 patients undergoing TAG (22%). Unadjusted in-hospital mortality was 1.5% for TAG patients compared to 2.0% for LIMA+SVG (p = 0.31). The mean follow-up was 4.8 +/- 2.0 years for TAG patients compared to 6.1 +/- 3.0 years for LIMA+SVG patients (p < 0.0001). At follow-up total mortality (8% vs 19%; p < 0.0001), and the incidence of readmission to hospital for cardiac reasons (29% vs 38%; p < 0.0001) were significantly lower in TAG compared to LIMA+SVG patients. However, after adjusting for clinical covariates, TAG did not emerge as a significant independent predictor of long-term mortality (HR 0.92; CI 0.71-1.18), readmission to hospital (HR 1.02; CI 0.89-1.18) or the composite outcome of mortality and readmission (HR 1.00; CI 0.88-1.15). Risk adjusted survival was better than 88% in both TAG and LIMA-SVG patients at 5 years follow-up. CONCLUSION: Patients undergoing TAG appear to experience lower rates of medium-term all-cause mortality and readmission to hospital for any cardiac cause when compared to patients undergoing LIMA+SVG. However, after adjusting for clinical variables, this difference no longer persists suggesting that at median follow-up there are no mortality or morbidity benefit based on the choice of conduit.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».