Incidence, predictors and longer‐term impact of troponin elevation following hybrid chronic total occlusion percutaneous coronary intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the incidence of periprocedural cardiac enzyme rise (PCER) [troponin T (TnT) or high-sensivity (hs)TnT >5× the upper limit of normal (ULN)] and periprocedural myocardial infarction (PMI), predictors of PCER and impact of PCER on the longer-term major adverse cardiac events (MACE) following hybrid chronic total occlusion (CTO) percutaneous coronary intervention (PCI). BACKGROUND: PCER and PMI after CTO PCI, risk factors for PCER and its impact on longer-term MACE are not fully understood. METHODS: Among 469 CTO PCI cases performed between 01/2010 and 12/2015, next-day TnT or hsTnT was measured in 455 (97%). We examined the incidence of PCER and PMI (with clinical context or TnT ≥70× ULN). In 269 successful cases who had TnT measured, longer-term MACE (death, MI or target-vessel revascularisation/re-occlusion) were assessed. RESULTS: Overall, 420 CTOs (92.3%) were treated successfully. PCER was documented in 34%, while PMI in 2.9%. By multivariable analyses, higher J-CTO score (OR = 1.3 per point; P = 0.002), lower creatinine clearance (OR = 1.01 per each cc/min decrease; P < 0.0001) and recent MI (OR = 2.4; P = 0.007) were independent pre-PCI risk factors for PCER. Among procedural variables, retrograde approach (OR = 1.9; P = 0.014) and procedure duration (OR = 1.2 per 30 min; P = 0.007) were associated with PCER. At a median follow-up of 396 days following successful CTO PCI, PCER was not associated with higher MACE (9.3% vs. 8.1%; P = 0.60), and was not a predictor of MACE in multivariable analysis. CONCLUSIONS: PCER following hybrid CTO PCI is detected in 1/3 of patients. However, true PMI occurs in 2.9%. PCER does not predict adverse long-term outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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 ».