Definitions and Clinical Trial Design Principles for Coronary Artery Chronic Total Occlusion Therapies: CTO-ARC Consensus Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 2 decades, chronic total occlusion (CTO) percutaneous coronary intervention has developed into its own subspecialty of interventional cardiology. Dedicated terminology, techniques, devices, courses, and training programs have enabled progressive advancements. However, only a few randomized trials have been performed to evaluate the safety and efficacy of CTO percutaneous coronary intervention. Moreover, several published observational studies have shown conflicting data. Part of the paucity of clinical data stems from the fact that prior studies have been suboptimally designed and performed. The absence of standardized end points and the discrepancy in definitions also prevent consistency and uniform interpretability of reported results in CTO intervention. To standardize the field, we therefore assembled a broad consortium comprising academicians, practicing physicians, researchers, medical society representatives, and regulators (US Food and Drug Administration) to develop methods, end points, biomarkers, parameters, data, materials, processes, procedures, evaluations, tools, and techniques for CTO interventions. This article summarizes the effort and is organized into 3 sections: key elements and procedural definitions, end point definitions, and clinical trial design principles. The Chronic Total Occlusion Academic Research Consortium is a first step toward improved comparability and interpretability of study results, supplying an increasingly growing body of CTO percutaneous coronary intervention evidence.
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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 | 0,473 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».