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Enregistrement W4384568096 · doi:10.1136/heartjnl-2023-bcs.41

41 Insights from positron emission tomography into the mechanism of the coronary sinus reducer

2023· article· en· W4384568096 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Cheng, Ranil de Silva, Georgia Keramida

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary sinusCardiologyPositron emission tomographyInternal medicineCoronary artery diseasePerfusionNuclear medicineMyocardial perfusion imagingAnginaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Despite evidence suggesting angina improvement after Coronary Sinus Reducer (CSR) implantation, the underlying mechanism remains to be confirmed. In a pilot study, we sought to assess changes in quantitative myocardial perfusion after CSR implantation in patients with refractory angina secondary to advanced coronary artery disease (CAD) using Rubidium-82 (Rb-82) Positron Emission Tomography (PET). Methods Data was collected prospectively for patients undergoing clinically indicated CSR implantation. Rb-82 PET was performed at rest and stress at baseline and median 6 months follow-up. QPET software was used for automatic segmentation into a 17 segment American Heart Association model and quantification of rest and stress myocardial blood flow (MBF, ml/min/g) and myocardial perfusion reserve (MPR). Results Five patients (3 male; 2 female) with mean age 69±16 years were recruited. Median Canadian Cardiovascular Society class was 3. Median number of anti-anginal medications was 3 and was unchanged during the follow-up period. 85 myocardial segments were analysed. Rest and stress MBF were corrected for rate-pressure product. Wilcoxon signed-rank tests were used to compare paired global and segmental perfusion values. A linear mixed-effects model with random slopes and intercepts was used to assess the relationship between baseline segmental MPR and associated change in MPR (delta MPR) after CSR implantation. Globally, there was no significant change in rest (P>0.99), stress MBF (P=0.63) or MPR (P=0.81) from baseline to follow-up. At a segmental level, there was no significant difference in MPR (P>0.57). However, the magnitude of change in MPR was related to the degree of baseline ischaemia (Figure 1). More ischaemic segments (baseline MPR<1.67) saw a greater increase in MPR after CSR whereas segments with higher baseline MPR values (MPR≥1.67) experienced a decrease (P=0.03, conditional R2 = 0.675). The median change in MPR in segments with a baseline MPR<1.67 (n=59) was 8.9% (delta MPR: +0.08; P=0.001) driven by a greater increase in stress MBF (15.6%, IQR: -2.1-42.2) compared to rest MBF (8.2%, IQR: -8.3-23.5; median of differences: 9.1%, P=0.0006) (Figure 2). In segments with baseline MPR≥1.67 (n=26) a 13.8% decrease in MPR was observed (delta MPR: -0.27; P=0.0003) driven by a greater decrease in stress MBF (-23.8%, IQR: -32.7-76.2) compared to rest MBF (-0.4%, IQR -24.33-72.9; median of differences: -11.5%, P= 0.0008). These changes in MPR remained significant when stratified by segments of the left (MPR<1.67: +0.08 [P=0.01]; MPR≥1.67: -0.20 [P=0.004]) and right (MPR<1.67: +0.11 [P=0.03]; MPR≥1.67: -0.27 [P=0.02]) coronary artery distributions. Conclusions To our knowledge, this is the first study showing changes in quantitative myocardial perfusion by PET after CSR implantation. Our segmental analysis demonstrates a relationship between baseline MPR and change in MPR after CSR implantation. In segments with MPR <1.67, the significant increase in MPR associated with CSR implantation was driven predominantly by greater increases in stress than rest MBF. By contrast, in segments with MPR≥1.67, follow-up MPR fell, driven by a reduction in stress MBF. Global values were unchanged. These quantitative preliminary data suggest redistribution of perfusion during stress as an effect of CSR implantation in patients with refractory angina secondary to advanced CAD. These pilot data require confirmation in adequately powered, double-blinded, randomised, sham-controlled studies. Conflict of Interest Nil

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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