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Enregistrement W3026421215 · doi:10.1186/s12933-020-01033-4

Impact of coronary collateralization on long-term clinical outcomes in type 2 diabetic patients after successful recanalization of chronic total occlusion

2020· article· en· W3026421215 sur OpenAlexaboutno aff
Zhen Yang, Ying Shen, Yang Dai, Xiao Qun Wang, Jian Hu, Feng Ding, Ruiyan Zhang, Lin Lu, Wei Feng Shen

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityShanghai Municipal Education CommissionSchool of Medicine, Shanghai Jiao Tong UniversityInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCollateralizationInternal medicineCardiologyPercutaneous coronary interventionConventional PCIEjection fractionDiabetes mellitusType 2 Diabetes MellitusRevascularizationAnginaMyocardial infarctionCanadian Cardiovascular SocietyProportional hazards modelHeart failureEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To assess the prognostic role of coronary collaterals in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) after successful percutaneous coronary intervention (PCI) for chronic total occlusion (CTO). METHODS: Coronary collateralization was graded according to Rentrop scoring system in 198 type 2 diabetic patients and 335 non-diabetics with stable angina undergoing PCI for at least one CTO lesion. Left ventricular ejection fraction (LVEF) was determined and major adverse cardio-cerebral events (MACCE) were recorded during follow-up. RESULTS: Poor collateralization was more common in patients with T2DM than in non-diabetics (40% vs 29%, p = 0.008). At 13.5 ± 4.1 months, the rate of composite MACCE (17.3% vs 27.6%, p = 0.034) and repeat revascularization (15.2% vs 25.5%, p = 0.026) was lower and the increase in LVEF (3.10% vs 1.80%, p = 0.024) was greater in patients with good collaterals than in those with poor collaterals for non-diabetic group. The associations were in the same direction for T2DM group (35% vs 44%; 30% vs 36%; 2.14% vs 1.65%, respectively) with a higher all-cause mortality in diabetic patients with poor collaterals (p = 0.034). Multivariable Cox proportional hazards analysis showed that coronary collateralization was an independent factor for time to MACCE (HR 2.155,95% CI 1.290-3.599, p = 0.003) and repeat revascularization (HR 2.326, 95% CI 1.357-3.986, p = 0.002) in non-diabetic patients, but did not enter the model in those with T2DM. CONCLUSIONS: T2DM is associated with reduced coronary collateralization. The effects of the status of coronary collateralization on long-term clinical outcomes and left ventricular function appear to be similar in size in type 2 diabetic patients and non-diabetics after successful recanalization of CTO.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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