A global registry of fractional flow reserve (FFR)–guided management during routine care: Study design, baseline characteristics and outcomes of invasive management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use and clinical outcomes of fractional flow reserve (FFR)-guided revascularization in patients presenting with either stable coronary artery disease (CAD) or an acute coronary syndrome (ACS) in daily clinical practice are uncertain. OBJECTIVE: To prospectively characterize the frequency of the change in treatment plan when FFR is performed compared to the initial decision based on angiography alone and procedure-related outcomes. METHODS: We undertook a prospective, multicenter, multinational, open-label, observational study of coronary physiologic measurements during clinically indicated coronary angiography. The treatment plan, including medical therapy, PCI or CABG, was prospectively recorded before and after performing FFR. Adverse events were pre-defined and prospectively recorded per local investigators (PRESSUREwire; ClinicalTrials.gov identifier: NCT02935088). RESULTS: Two thousand two hundred and seventeen subjects were enrolled in 70 hospitals across 15 countries between October 2016-February 2018. The mean FFR (all measurements) was 0.84. The treatment plan based on angiography-alone changed in 763/2196 subjects (34.7%) and 872/2931 lesions (29.8%) post-FFR. In the per-patient analysis, the initial treatment plan based on angiography versus the final treatment plan post-FFR were medical management 1,350 (61.5%) versus 1,470 (66.9%) (p = .0017); PCI 717 (32.7%) versus 604 (27.5%) (p = .0004); CABG 119 (5.4%) versus 121 (5.5%) (p = .8951). The frequency of intended revascularization changed from 38.1 to 33.0% per patient (p = .0005) and from 35.5 to 29.6% per lesion (p < .0001) following FFR. CONCLUSIONS: On an individual patient basis, use of FFR in everyday practice changes the treatment plan compared to angiography in more than one third of all-comers selected for physiology-guided managements. FFR measurement is safe, providing incremental information to guide revascularization decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».