Global Risk Score and Clinical SYNTAX Score as Predictors of Clinical Outcomes of Patients Undergoing Unprotected Left Main Percutaneous Catheter Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk stratification is an important component of left main percutaneous catheter intervention (PCI) which has emerged as a feasible alternative to cardiac surgery. We sought to compare the clinical SYNTAX score and the global risk score in predicting outcomes of patients undergoing unprotected left main PCI in our institution. METHODS: Clinical, angiographic and procedural characteristics of 92 patients who underwent unprotected left main PCI (mean age 62 ± 12.1 years) were analyzed. Patients were risk stratified into tertiles of high, intermediate and low risk using the global risk score (GRS) and the clinical SYNTAX score (CSS) and were prospectively followed up at 1 year for the occurrence of major adverse cardiovascular events (MACEs), defined as a composite of all cause mortality, cardiac mortality, non-fatal myocardial infarction, stroke, coronary artery bypass, and target vessel revascularization. RESULTS: There were 26 (28.2%) who experienced MACEs, of which 10 (10.8%) patients died. Multivariable hazards analysis showed that the GRS (hazard ratio (HR) = 5.5, P = 0.001) and CSS (HR = 4.3, P = 0.001) were both independent predictors of MACEs. Kaplan-Meier analysis showed higher incidence of MACEs with the intermediate and higher risk categories compared to those classified as low risk. Receiver-operator characteristic analysis showed that the GRS has better discriminatory ability than the CSS in the prediction of 1 year MACEs (0.891 vs. 0.743, P = 0.007). CONCLUSION: The GRS and CSS are predictive of outcomes after left main PCI. The GRS appears to have superior predictive and prognostic utility compared to the CSS. This study emphasizes the importance of combining both anatomic and clinical variables for optimum prognostication and management decisions in left main PCI.
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».