Percutaneous management of coronary bifurcation lesions: current perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Coronary artery disease affecting bifurcations poses a challenge for percutaneous intervention. Several techniques and strategies for percutaneous management of bifurcation lesions have been described in the literature with variable data available for outcomes. In this review, we provide an overview of the strategies and techniques used for percutaneous intervention of bifurcation lesions with an update of recent technical developments and clinical evidence. RECENT FINDINGS: The coronary bifurcation lesions of both left main and other coronary segments are best treated with a provisional stenting strategy where main branch is treated with a stent placement and side branch intervention reserved for angiographically or physiologically determined hemodynamically significant residual stenosis despite application of a proximal stent optimization technique. When a provisional stent strategy is not likely to be successful due to anatomic or morphologic lesion characteristics and a large side branch or distal left main bifurcation is involved, an upfront bifurcation stenting strategy with double kissing crush technique may provide the optimum results. Coronary imaging and fractional flow determination may guide lesion specific management, facilitate device selection and improve clinical outcomes for percutaneous therapy for bifurcation lesions. SUMMARY: Despite advances in technology and procedural techniques, percutaneous intervention of coronary bifurcation lesions remains challenging and associated with higher adverse outcomes compared to non bifurcation lesions. Among the several bifurcation strategies, a provisional stenting approach is preferred for technical simplicity and better long term outcomes. Double kissing crush technique provides superior clinical results and should be preferred when a two stent strategy is indicated. Use of coronary imaging and physiology assessment should be incorporated in the algorithm of bifurcation interventions for greater technical and clinical success.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».