Factors Influencing 1st and 2nd Generation Drug-Eluting Stent Performance: Understanding the Basic Pharmaceutical Drug-in-Polymer Formulation Factors Contributing to Stent Thrombosis Do We Really Need to Eliminate the Polymer?
Notice bibliographique
Résumé
Drug-eluting stents (DES) have a major role in treating cardiovascular disease. The evolution of bare metal stents into 1st generation durable-polymer DES (DP-DES) reduced the rate of in-stent restenosis (ISR) and the need for repeat-revascularization. However, clinical outcomes showed similar rates of late stent thrombosis (ST<1 year) and higher rates of very late stent thrombosis (ST>1 year) necessitating the advent of 2nd generation more biocompatible polymer DES and biodegradable-polymer DES (BP-DES) that reduced ST rates with shorter dual anti-platelet therapy (DAPT). Despite the improvements in drugs and polymer biocompatibility for both durable and biodegradable polymers, stent thrombosis remains an issue. Doubts remain about the safety and efficacy of the more biocompatible 2nd generation durable polymers in respect to vessel inflammatory and thrombogenic response as compared to biodegradable polymers despite clinical trial and meta-analyses evidence indicating that 2nd generation DP-DES are non-inferior to BP-DES for stent thrombosis. A long-term presence of the polymer can cause inflammation and thrombogenesis. However, the cause of stent thrombosis is multi-factorial from a drug-in-polymer formulation perspective; e.g., drug release kinetics, drug physiochemical and pharmacological properties, degradation kinetics; polymer biocompatibility and hemocompatibility and coating properties. It appears that the focus should be on controlling burst release and developing more biocompatible, durable polymers, especially considering the cost of PCI utilizing biodegradable, polymer-free and bioresorbable scaffolds. This may give an insight into certain DP-DES effectiveness as compared to BP-DES for the existing clinical data and improve future stent development.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».