Impact of Patient and Target-Vessel Characteristics on Arterial and Venous Bypass Graft Patency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this investigation was to determine optimal patient and target-vessel characteristics to maximize arterial and venous graft patency on the basis of data from a large clinical trial. METHODS AND RESULTS: Angiographic data on 440 radial artery grafts and 440 saphenous vein grafts were analyzed with methodology to account for within-patient clustering. Multivariable models that incorporated patient demographic, operative, anatomic, and postdischarge medical management were constructed to determine predictors of graft occlusion. Radial artery use was strongly protective against graft occlusion at 1 year after adjustment for all covariates, with a larger protective effect seen in women (P=0.05 for a subgroup-by-treatment interaction). Among all grafts, diabetes and small target-vessel diameter were associated with an increased risk of graft occlusion, and grafting to a target vessel with more severe proximal stenosis was associated with a decreased risk of graft occlusion. With regard to gender, radial artery graft occlusion at 1 year occurred in similar proportions of men (8.6%) and women (5.3%, P=0.6), whereas, for saphenous vein grafts the comparable occlusion rates were 12.0% and 23.3% respectively (P=0.02). A history of peripheral vascular disease was associated with an elevated risk of radial artery occlusion but was not associated with early vein graft occlusion (P=0.02 for a subgroup-by-treatment interaction). CONCLUSIONS: Patients benefit from radial artery-coronary artery bypass conduits as opposed to saphenous vein conduits, and this effect is especially strong in women. Small target-vessel size adversely affected graft patency, and grafting to a target vessel with more severe proximal stenosis improved graft patency.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».