Should functional assessment of lesion severity be used to guide coronary bypass?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this article is to investigate the potential role of fractional flow reserve (FFR) to guide surgical revascularization. RECENT FINDINGS: Coronary artery bypass is planned and executed primarily based on angiographic coronary anatomy. FFR is the most well-established tool for functional assessment of coronary lesions. Randomized trials have demonstrated the benefit of FFR-guided percutaneous coronary intervention (PCI) to determine the ischemic burden of intermediate lesions. Surgically, FFR is predominantly used to determine the functional severity of intermediate lesions of the left anterior descending (LAD) coronary artery to establish candidacy for multivessel coronary bypass. The broader use of FFR will likely downgrade a proportion of coronary lesions, which may alter the overall management plan. Whether this will improve clinical outcomes remains to be seen. Importantly, bypass of functionally nonsignificant lesions predicts graft failure. However, graft failure in the context of sufficient native coronary flow may not impact negatively on clinical outcome. Thus, at this time, there are insufficient data to support the wider use of FFR to guide surgical grafting of non-LAD targets. It remains to be seen whether FFR can be used to optimize the use of arterial grafts or to guide complex revascularization strategies such as hybrid coronary revascularization. SUMMARY: FFR has become an invaluable tool for decision making for PCI in patients with stable ischemic heart disease. Beyond its use to assess an intermediate LAD lesion to establish candidacy for coronary bypass, at present there are insufficient data to support its wider use to guide surgical revascularization.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».