Impact of crossing strategy on midterm outcomes following percutaneous revascularisation of coronary chronic total occlusions
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of the present study was to compare the midterm clinical outcomes of patients undergoing successful chronic total occlusion (CTO) percutaneous coronary intervention (PCI) according to the crossing technique used, in a large multicentre registry. METHODS AND RESULTS: We compiled a multicentre registry of consecutive patients undergoing successful CTO PCI. Patients were divided into three groups: true-to-true (TTT) approach, modern dissection/re-entry (DR) techniques (CrossBoss/Stingray, reverse CART), and old DR techniques (LAST, STAR, CART). Cox regression was used to identify independent predictors of major adverse cardiac events (MACE: cardiac death, myocardial infarction and target vessel revascularisation). We included 924 patients (TTT, n=571; modern DR, n=258; old DR, n=95). Patients in both DR groups had a higher prevalence of comorbidities, angiographic and procedural complexity. The 12-month MACE rate was higher in old DR (22.1%) than in modern DR (8.9%) and TTT (9.1%, p<0.001). Old (hazard ratio [HR] 2.02, 95% confidence interval [CI]: 1.12 to 3.61, p=0.02) but not modern (HR 0.98, 95% CI: 0.54 to 1.79, p=0.96) DR techniques were associated with a higher adjusted risk of MACE compared to TTT. CONCLUSIONS: The use of old but not modern DR techniques was associated with a higher risk of MACE. Therefore, CrossBoss/Stingray and reverse CART might be considered as first-line strategies for antegrade and retrograde DR-based CTO PCI, respectively.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».