Angiographic complexity of coronary artery disease according to SYNTAX score and clinical outcomes after revascularisation with newer-generation drug-eluting stents: a substudy of the BIOSCIENCE trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We sought to assess the performance of drug-eluting stents combining an ultrathin cobalt-chromium platform with a biodegradable polymer across categories of increasing SYNTAX score (SS). METHODS AND RESULTS: Patients included in the BIOSCIENCE trial and randomly allocated to treatment with biodegradable polymer sirolimus-eluting stents (BP-SES) or durable polymer everolimus-eluting stents (DP-EES) were categorised according to SS tertiles (low <8, medium 8-15, high >15). The primary endpoint, target lesion failure (TLF), was defined as a composite of cardiac death, target vessel myocardial infarction and clinically indicated target lesion revascularisation. The patient-oriented endpoint (POCE) included death, myocardial infarction, or any repeat revascularisation. The SS was available in 2,041 out of 2,119 patients (96.3%). At two-year follow-up, patients with an SS >15 experienced higher rates of both TLF and POCE as compared to patients with medium and low SS (14.5% vs. 8.1% and vs. 5.9%, p<0.001; 22.7% vs. 14.9% and vs. 12.4%; p<0.001), respectively. Comparable rates of the composite endpoints were documented for both stent types in each category of SS. CONCLUSIONS: Increasing lesion complexity as assessed by SS was associated with higher rates of TLF and POCE in a contemporary PCI population with minimal exclusion criteria. BP-SES and DP-EES showed comparable performance across the entire spectrum of CAD severity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».