PCI in Patients With Heart Failure: Current Evidence, Impact of Complete Revascularization, and Contemporary Techniques to Improve Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) is the most common cause of left ventricular systolic dysfunction (LVSD) and heart failure (HF). Revascularization with coronary artery bypass grafting (CABG) reduces all-cause mortality compared with medical therapy alone for these patients. Despite this, CABG is performed in a minority of patients with HF, partly due to patient unwillingness or inability to undergo major cardiac surgery and partly due to physician reluctance to refer for surgery due to high operative risk. Percutaneous coronary intervention (PCI) is a less-invasive method of revascularization that has the potential to reduce periprocedural complications compared with CABG in patients with HF. Recent advances in PCI technology and technique have made it realistic to achieve more complete revascularization with PCI in high-risk patients with HF, although no randomized controlled clinical trials (RCTs) of PCI in HF compared with either medical therapy or CABG have been performed. In this review, we discuss the currently available evidence for PCI in HF and the association between the extent of revascularization and clinical outcomes in HF. We also review recent advances in PCI technology and techniques with the potential to improve clinical outcomes in HF. Finally, we discuss emerging clinical trial evidence of revascularization in HF and the large, persistent evidence gaps that should be addressed with future clinical trials of revascularization in HF.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».