Đánh giá hiệu quả kỹ thuật Crush tối thiểu trong can thiệp tổn thương chia đôi động mạch vành
Notice bibliographique
Résumé
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả của kỹ thuật Crush tối thiểu trong can thiệp tổn thương chia đôi động mạch vành. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: bao gồm 32 bệnh nhân, chẩn đoán tổn thương vị trí chia đôi động mạch vành, được can thiệp bằng kỹ thuật Crush tối thiểu tại Khoa Tim mạch can thiệp – Bệnh viện Đà Nẵng, thời gian từ tháng 3/2020 - 9/2020. Thành công về mặt kỹ thuật được định nghĩa khi thực hiện được tất cả các bước của kỹ thuật Crush tối thiểu và không có biến chứng. Tái khám sau 2 tháng, đánh giá biến cố tim mạch chính (tử vong do mọi nguyên nhân, nhồi máu cơ tim, cần tái thông lại động mạch vành, đột quỵ và nhập viện vì suy tim), mức độ đau ngực theo phân độ đau ngực của Hội Tim mạch Canada và mức độ suy tim theo phân độ suy tim của Hội Tim New York. Kết quả: Tỷ lệ thành công về mặt kỹ thuật là 90,6%. Có 9,4% không thành công do không đưa bóng vào lại nhánh bên để thực hiện bước nong bóng đồng thời. Không ghi nhận tai biến trong quá trình can thiệp. Theo dõi 2 tháng sau can thiệp động mạch vành, tỷ lệ đau ngực và suy tim giảm rõ so với trước can thiệp. Không ghi nhận trường hợp nào có biến cố tim mạch chính. Kết luận: Kỹ thuật Crush tối thiểu là kỹ thuật an toàn, giúp cải thiện triệu chứng đau ngực và suy tim cho bệnh nhân có tổn thương vị trí chia đôi động mạch vành. Từ khóa: Can thiệp động mạch vành, tổn thương chia đôi động mạch vành, kỹ thuật Crush tối thiểu.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».