Global Fractional Flow Reserve Value Predicts 5‐Year Outcomes in Patients With Coronary Atherosclerosis But Without Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Background Global fractional flow reserve (FFR) (ie, the sum of the FFR values in the 3 major coronary arteries) is a physiologic correlate of global atherosclerotic burden. The objective of the present study was to investigate the value of global FFR in predicting long‐term clinical outcome of patients with stable coronary artery disease but no ischemia‐inducing stenosis. Methods and Results We studied major adverse cardiovascular events (MACEs: all‐cause death, myocardial infarction, and any revascularization) after 5 years in 1122 patients without significant stenosis (all FFR >0.80; n=275) or with at least 1 significant stenosis successfully treated by percutaneous coronary intervention (ie, post–percutaneous coronary intervention FFR >0.80; n=847). The patients were stratified into low, mid, or high tertiles of global FFR (≤2.80, 2.80–2.88, and ≥2.88). Patients in the lowest tertile of global FFR showed the highest 5‐year MACE rate compared with those in the mid or high tertile of global FFR (27.5% versus 22.0% and 20.9%, respectively; log‐rank P =0.040). The higher 5‐year MACE rate was mainly driven by a higher rate of revascularization in the low global FFR group (16.4% versus 11.3% and 11.8%, respectively; log‐rank P =0.038). In a multivariable model, an increase in global FFR of 0.1 unit was associated with a significant reduction in the rates of MACE (hazard ratio [HR], 0.988; 95% CI, 0.977–0.998; P =0.023), myocardial infarction (HR, 0.982; 95% CI, 0.966–0.998; P =0.032), and revascularization (HR, 0.985; 95% CI, 0.972–0.999; P =0.040). Conclusions Even in the absence of ischemia‐producing stenoses, patients with a low global FFR, physiologic correlate of global atherosclerotic burden, present a higher risk of MACE at 5‐year follow‐up.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».