The Value of Pre- and Post-Stenting Fractional Flow Reserve for Predicting Mid-Term Stent Restenosis Following Percutaneous Coronary Intervention (PCI)
Notice bibliographique
Résumé
Measuring fractional flow reserve (FFR) in percutaneous coronary intervention (PCI) has predictive value for PCI outcome. We decided to examine the utility of pre- and post-stenting FFR as a predictor of 6-month stent restenosis as well as MACE (major adverse cardiac events). Pre- and post-stenting FFR values were measured for 60 PCI patients. Within 6 months after stenting, all patients were followed for assessment of cardiac MACE including myocardial infarction, unstable angina, or positive exercise test. Stent restenosis was also assessed. Cut-off values for pre- and post-stenting FFR measurements were considered respectively as 0.65 and 0.92.Stent restenosis was detected in 4 patients (6.6%). All 4 patients (100%) with restenosis had pre-stenting FFR of < 0.65, while only 26 of 56 patients without restenosis (46.4%) had pre-stenting FFR value of < 0.65 (P= 0.039). Mean pre-stenting FFR in patients with restenosis was significantly lower than in those without restenosis (0.25 ± 0.01 vs. 0.53 ± 0.03, P= 0.022). Although stent restenosis was higher in patients with post-stenting FFR of < 0.92 (2 cases, 9.5%) than in those with FFR value of ≥ 0.92 (2 cases, 5.1%), the difference was not statistically (P= 0.510). Pre-stenting FFR, the use of longer stents, and history of diabetes mellitus can predict stent restenosis, but the value of post-stenting FFR for predicting restenosis was not explicit.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».