Characterization of Operator Learning Curve for Transradial Coronary Interventions
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: Transradial percutaneous coronary intervention (TR-PCI) improves clinical outcomes compared to the transfemoral (TF) approach. However, inadequate training and experience has limited widespread adoption by interventional cardiologists. METHODS AND RESULTS: Clinical and procedural characteristics for TR-PCI were prospectively collected from 1999 to 2008. To identify minimum case volume for optimum clinical benefit, single-vessel TR-PCI cases were chronologically ranked and stratified into 1 to 50, 51 to 100, 101 to 150 and 151 to 300 case volume groups for operators starting the TR approach at the study institution. Cases by operators with a >300 TR-PCI case volume comprised the control group. TR-PCI failure rates, contrast use, guide usage, and fluoroscopy time were compared among groups. A total of 1672 patients underwent TR-PCI by 28 operators. TR-PCI failure occurred in 4% and was higher in the 1 to 50 case volume group compared to the 51 to 100 (P=0.007) and control (P=0.01) groups. Contrast use was greater in the 1 to 50 group (180±79 mL) compared to the 151 to 300 (157±75 mL, P=0.02) and control (168±79 mL, P=0.05) groups. Fluoroscopy time was higher in the 1 to 50 group (15±10 minutes) compared to the 101 to 150 (13±10 minutes, P=0.04) and control (12±9 minutes, P=0.02) groups. Reasons for TR-PCI failure included spasm (38%), subclavian tortuousity (16%), poor guide support (16%), failed access (10%), and radial loop (7%). Case volume was significantly correlated with TR-PCI failure (β=-0.0076, P=0.0028), and odds of failure was reduced by 32% for each 50 increments in case volume. CONCLUSIONS: TR-PCI success depends on operator experience, and a case volume of ≥50 cases is required to achieve outcomes comparable to experienced operators. These findings have implications both for PCI operators looking to expand their skills and for defining standards for training.
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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) | 0,000 | 0,005 |
| 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)
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 découle