Altered Autonomic Cardiac Control Predicts Restenosis After Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early and late restenosis in up to 30% remains a major problem for long-term success after percutaneous coronary intervention (PCI). Compared to bare metal stents, the use of drug-eluting stents reduces restenosis below 10%, but implant coasts have to be considered. In restenosis noninvasive testing lacks diagnostic power. We applied a new approach to identify patients with a high risk for restenosis after PCI by combining heart rate (HR) and blood pressure variability (BPV) analyses. METHODS: In 52 patients with clinical suspicion of restenosis and history of PCI, we investigated patterns of cardiovagal autonomic regulation prior to cardiac catheterization. The patients were separated in (i) patients with restenosis (CAD+R) and (ii) patients without restenosis (CAD-R), where restenosis is defined as a stenosis greater than 75% of luminal diameter in at least one main vessel. The following parameters/methods were evaluated: Canadian Cardiovascular Society grade (CCS-grade), vessel disease score (CAD-level), left ventricular ejection fraction (LVEF), heart rate variability (HRV), BPV, baroreflex sensitivity (BRS), as well as HR turbulence and blood pressure (BP) potentiation caused by premature ventricular complexes. RESULTS: Whereas age, LVEF, CAD-level, CCS-grade, and mean BP did not differ between CAD+R and CAD-R, significant differences were found in (i) BPV: diastolic LF/P, systolic, and diastolic UVLF, (ii) in BRS: slope of tachycardic sequences, and (iii) in extrasystolic parameters: heart rate turbulence onset (HRTO) and potentiation of systolic BP (SBPP). Standard HRV parameters did not show significant differences between the groups. Using the two parameters diastolic LF/P (threshold >0.2) and HRTO (threshold >0) restenosis were predicted in 83.4%. CONCLUSIONS: These results demonstrate that indicators of sympathetic activation or vagal depression identify restenosis in patients after PCI, thus opening a perspective for a new noninvasive monitoring.
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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 | 0,000 |
| 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 ».