Incidence and Predictors of Outcome in the Treatment of In-Stent Restenosis with Drug-Eluting Balloons, a Real-Life Single-Centre Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the one-year and five-year occurrence and prognosticators of major adverse cardiac events (MACE: composition of all-cause death, myocardial infarction, target vessel revascularization, and vessel thrombosis), mortality, and target lesion revascularization (TLR) in patients with in-stent restenosis (ISR) treated with drug-eluting balloons (DEBs). Background: DEBs have become an emerging therapeutic option for ISR. We report the results of a single-center retrospective study on the treatment of ISR with DEB. Methods: 94 consecutive patients with ISR treated with the paclitaxel-eluting balloon were retrospectively studied between August 2011 and December 2019. Results: The one-year MACE rate was 11.8%, and the five-year MACE rate was 39.8%. The one-year mortality was 5.3%, and the five-year mortality rate was 21.5%. The one-year TLR rate was 4.3%, and the five-year rate was 18.7%. The univariable-Cox proportional hazard models for TLR showed lesion length, and the number of DEBs per vessel is associated with adverse outcomes with H.R. of 1.038 (1.007-1.069) and 4.7 (1.6-13.8), respectively. Conclusion: Our data indicate that at one year, DEBs provide an effective alternative to stenting for in-stent restenosis. Our five-year data, representing one of the longest-term follow-ups of DEB use, demonstrate high rates of MACE. The high five-year MACE reflects all-cause mortality in a high-risk population. This is offset by a reasonable five-year rate of TLR, indicating that DEB provides both short-term and long-term benefits in ISR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».