Impact of vessel size, lesion length and diabetes mellitus on angiographic restenosis outcomes: Insights from the NIRTOP study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary objective of the current analysis was to define the impact of vessel size, lesion length, and diabetes on clinical and angiographic restenosis following implantation of the NIRFLEX stent. METHODS AND RESULTS: Clinical and angiographic restenosis outcomes and multivariate predictors were compared between patients treated in 'small' (<3 mm, n=113 pts/133 lesions) versus 'large' (> or =3 mm, n=41 pts/53 lesions) vessels; between 'tubular' (10-20 mm lesion length n=49 pts/51 lesions) versus 'discrete' (<10 mm lesion length n=103 pts/133 lesions) lesions; and between 'diabetic' (n=30/35 lesions) versus 'non-diabetic' (n=128/156 lesions) patients using the flexible closed-cell design 'bare-metal' NIRFLEX stent in patients with native coronary artery disease. At six month follow-up, target vessel revascularization (TVR) and target lesion revascularization (TLR) rates were significantly less frequent in the 'large' versus 'small' vessel group (2.4% versus 16.8% for TVR, P=0.016, 0% versus 12.4% for TLR, P=0.022). Likewise, angiographic late loss was lower in 'large' versus 'small' vessels (0.54 versus 0.70 mm, P=0.05). Lesion length affected MACE rates but not angiographic restenosis. Angiographic late loss was greater in diabetics compared to the non-diabetic group (0.89 versus 0.60 mm, P=0.003). Using a multivariate model, diabetes mellitus (odds ratio=2.65, P=0.047) and post-procedure in-stent MLD (mm) (odds ratio=0.178, P=0.0019) were major determinants of restenosis. CONCLUSION: Clinical and angiographic restenosis outcomes following NIRFLEX stent implantation were dependent upon vessel size, lesions length, post-procedural stent lumen dimensions, and the diabetic status.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».