Impact of vessel size, lesion length and diabetes mellitus on angiographic restenosis outcomes: Insights from the NIRTOP study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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