Six-month outcomes after single- and multi-lesion percutaneous coronary intervention: results from the ROSETTA registry.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The American College of Cardiology/American Heart Association exercise testing guidelines suggest that routine functional testing may benefit patients at high risk of restenosis, such as those undergoing multi-lesion percutaneous coronary intervention (PCI). OBJECTIVES: To compare the six-month post-PCI clinical and procedural outcomes in patients following single- and multi-lesion PCI, and to examine the use of routine functional testing (ie, in all patients) versus selective functional testing (ie, only in those with recurrent symptoms) following multi-lesion PCI. METHODS: Six-month outcomes among 562 patients after single-lesion PCI and 229 patients after multi-lesion PCI were examined. All patients were enrolled in the Routine versus Selective Exercise Treadmill Testing after Angioplasty (ROSETTA) registry, a prospective, multicentre registry examining the use of functional testing after successful PCI. RESULTS: For single- versus multi-lesion PCI patients, respectively, rates of death (1.8% versus 2.2%, P=0.7) and myocardial infarction (0.7% versus 2.6%, P=0.03) were low in both groups. Rates of unstable angina (12.0% versus 11.7%, P=0.9) and the composite clinical end point of death, myocardial infarction or unstable angina (13.5% versus 13.9%, P=0.9) were similar. Multi-lesion PCI patients had a higher number of repeat PCI procedures (6.6% versus 13.4%, P=0.02) but there was no difference in the rates of coronary artery bypass graft surgery (3.0% versus 2.6%, P=0.7). A routine functional testing strategy was used in 28.0% of single-lesion and 31.6% of multi-lesion patients. In a multivariate analysis of the multi-lesion patients, routine functional testing was not associated with a significant reduction in the composite clinical event rate (odds ratio 0.5, 95% CI 0.2 to 1.7, P=0.27). CONCLUSIONS: During the six-month period following successful PCI, clinical event rates were similar among patients undergoing single- or multi-lesion PCI. Routine functional testing was not associated with a statistically significant benefit in patients after multi-lesion PCI. However, additional study is required to better define the role of routine functional testing in this subgroup of patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».