Health-Related Quality of Life and Angina in Fractional Flow Reserve- Versus Angiography-Guided Coronary Artery Bypass Grafting: FARGO Trial (Fractional Flow Reserve Versus Angiography Randomization for Graft Optimization)
Notice bibliographique
Résumé
Background: In coronary artery bypass grafting (CABG), the use of fractional flow reserve (FFR) is insufficiently investigated. Stenosis assessment usually relies on visual estimates of lesion severity. This study evaluated health-related quality of life (HRQoL) and angina after FFR- versus angiography-guided CABG. Methods: One hundred patients referred for CABG were randomized to FFR- or angiography-guided CABG. In the FFR group, lesions with FFR>0.80 were deferred, while the surgeon was blinded to the FFR values in the angiography group. Before and 6 months after CABG, HRQoL was assessed by the health state classifier EQ-5D of the EuroQoL 5-level instrument and angina status based on the Canadian Cardiovascular Society classification system were registered. Results: Six-month angiography included FFR evaluations of deferred lesions. In total, completed EQ-5D of the EuroQoL 5-level instrument questionnaires were available in 86 patients (43 in the FFR versus 43 in the angiography-guided group). HRQoL was significantly improved and angina significantly decreased from baseline to 6 months after CABG with no difference between the randomization groups. Graft failure rates and clinical outcomes were similar in both groups. Patients with graft failure or FFR<0.80 of the previous deferred lesions had significantly lower visual analogue scale scores (78.7±14.2 versus 86.8±14.7, P =0.004) and more angina compared with patients without graft failure or FFR≥0.80 at 6-month follow-up. Conclusions: FFR- versus angiography-guided CABG demonstrated similar improvements in HRQoL and angina 6 months after CABG. Graft failure or low FFR in deferred lesions were associated with low HRQoL and angina. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT02477371
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».