265 * TRANSIT-TIME FLOW MEASUREMENT UNMASKS COMPETITIVE FLOW IN ARTERIAL BYPASS GRAFTS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Arterial grafts are preferred; however, competitive flow can diminish efficacy. This study hoped to determine whether transit-time flow measurement (TTFM) could identify competitive flow in arterial grafts. Methods: For 381 consecutive off-pump CABG patients, testing for competitive flow of all grafts possible was performed using an already-in-place proximal snare to occlude native coronary flow after anastomosis construction. TTFM parameters [Flow, pulsatility index (PI), and diastolic filling] were measured with/without proximal snare of the native artery, then analysed retrospectively. Results: From May 2008 to January 2014, 381 consecutive off-pump CABG patients had snare-testing; because of ease/reliability of measurement, 200 single left internal mammary artery-left anterior descending (LIMA-LAD) grafts were analysed. Demographics included: mean age 67 years, male 78%, diabetics 30%, EuroSCORE ≥6–32%. Bilateral internal mammary artery grafting was performed in 71%; 98% grafts were arterial. Upon analysis before/after snaring, 5 patterns emerged (Fig. 1): 1) Flow ↑ and PI ↓↑ or → suggestive of competitive flow seen in moderate stenosis (average 76%) in 27% (54/200) grafts. 2) Flow → and PI → (similar) suggesting no competitive flow, seen in high-grade stenosis (average 79%) in 33% (66/200) grafts. 3) Flow ↓ or → and PI ↑ indicative of possibly suboptimal grafts seen in 11% (22/200) grafts. 4) Flow ↓ and PI → correlated with occluded/high grade stenosis, large retrograde coronary bed (average 88% stenosis) in 18% (36/200) patients. 5) Flow/PI not fitting any pattern (aetiology indeterminate) seen in 23/200 (11.5%). Conclusion: TTFM with the snare-test identifies competitive flow in arterial grafts; patterns of flow/PI values reflect degrees of stenosis in coronary arteries. Used consistently, TTFM is a valuable learning tool for arterial grafting and may help direct conduit choice according to severity of disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».