Characterization of Operator Learning Curve for Transradial Coronary Interventions
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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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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».