Three-Vessel Assessment of Coronary Microvascular Dysfunction in Patients With Clinical Suspicion of Ischemia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background— Difficulty directly visualizing the coronary microvasculature as opposed to the epicardial coronary artery makes its assessment challenging. The goal of this study is to measure the index of microcirculatory resistance (IMR) in all 3 major coronary vessels to identify the clinical and angiographic predictors of an abnormal IMR. Methods and Results— Ninety-three patients who underwent coronary physiological assessment in all 3 major coronary vessels were prospectively enrolled (59.8±9.4 years with 77.4% men). IMR was corrected using Yong’s formula and coronary microvascular dysfunction (CMD) was defined using vessel-specific cutoffs. A global IMR was calculated as the sum of the IMR in all 3 major epicardial vessels. Angiographic epicardial disease severity was assessed with vessel-specific and overall SYNTAX score. Median IMR and fractional flow reserve was 17.2 (Q1–Q3: 13.3–22.9) and 0.92 (0.85–0.97). The majority of patients (59.1%) had no CMD, 23.7% had 1-vessel CMD, 14.0% had 2-vessel CMD, and 3.2% had 3-vessel CMD. CMD was observed at a similar rate in the territories supplied by all 3 major coronary vessels (left anterior descending coronary artery 28.0%, left circumflex artery 19.4%, and right coronary artery 23.7%; P =0.39). Fractional flow reserve had a weak, positive correlation with IMR (ρ=0.16; P <0.01). The SYNTAX score had no significant correlation with IMR, both at a patient level (ρ=−0.002; P =0.99) and a vessel-specific level (ρ=−0.06; P =0.36). By multivariable ordinal logistic regression analysis, no variable was left as an independent predictor of an abnormal IMR. Conclusions— Clinical factors and epicardial coronary disease severity are not predictors of the extent of CMD. Clinical Trial Registration— URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT01621438.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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