Balloon‐assisted tracking: A must‐know technique to overcome difficult anatomy during transradial approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the use and outcomes of balloon-assisted tracking (BAT) technique for dealing with complexities of arm and chest vasculature during transradial approach (TRA) at a single high volume radial center. BACKGROUND: TRA has been used for coronary angiography and percutaneous coronary interventions (PCI) around the world. Different techniques have been described to address the anatomical issues and tortuosities for successful completion of coronary angiography and PCI. This study describes the use of BAT technique and associated outcomes during real world clinical practice. METHODS: Subjects comprised 63 patients, (out of total 8,245 patients between January 2011 and December 2012) in whom we encountered significantly complex anatomical course in radial, brachial, or subclavian region, leading to difficult advancement of a diagnostic or a guide catheter despite trying all standard maneuvers. In all of them BAT technique was used and they were retrospectively analyzed for the purpose of this study. RESULTS: About 63 (0.76%) of 8,245 patients met the study criteria. Twenty-five (39.7%) patients had very small RA. Twenty-two (34.9%) had severe RA tortuosity. Four (6.3%) had complex RA loops. Six (9.5%) had severe RA spasm and six (9.5%) had severe subclavian tortuosity and/or stenosis. We encountered technical failure in three (4.8%) patients (two had very small RA and one had 360 degree RA loop). CONCLUSION: BAT technique was useful to address the anatomical issues and tortuosities of radial, brachial, and subclavian vasculature during TRA.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».