Culprit Vessel Revascularization Prior to Diagnostic Angiography as a Strategy to Reduce Delays in Primary Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delays are important markers of quality of care in primary percutaneous coronary intervention. There is scarce data on the impact of obtaining a complete diagnostic angiography before primary percutaneous coronary intervention. METHODS AND RESULTS: Consecutive patients treated with primary percutaneous coronary intervention at our institution between January 2012 and December 2014 were studied. After excluding patients with prior coronary artery bypass surgery, 925 patients were included in the analysis. Patients were classified into 3 groups according to the as-treated revascularization strategy: culprit-vessel revascularization first, contralateral angiography first, or complete angiography first. Propensity score matching was used to minimize difference in clinical characteristics between groups. Predictors of culprit-vessel first revascularization were anterior/lateral infarct location and absence of diabetes mellitus. After propensity score matching, the median vascular access-to-balloon time was 4 to 6 minutes shorter with a culprit-vessel revascularization first strategy. This reduction in time to reperfusion increased the proportion of patients treated within recommended delays. However, there was no significant difference in 30-day clinical outcomes associated with these delays reduction. CONCLUSIONS: Performing culprit-vessel primary percutaneous coronary intervention before contralateral or complete diagnostic angiography is associated with a statistically significant reduction in vascular access-to-balloon time, although the 4- to 6-minute difference is unlikely to be clinically relevant. This small but significant reduction could translate in an augmentation in the proportion of patients treated within recommended delays.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».