Analysis of a multicenter registry on evaluation of transit-time flow in coronary artery disease surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The Evaluation of Transit-Time Flow in Coronary Artery Disease Surgery (EFCAD) registry aims to assess the influence of transit-time flow measurement (TTFM) in daily practice.Methods: EFCAD is a prospective, multicenter study involving 9 centers performing TTFM during isolated coronary artery bypass grafting.Primary end point was occurrence and risk factors of major adverse cardiac events, including perioperative myocardial infarction, urgent postoperative coronary angiogram and/or revascularization, and hospital mortality.Secondary end points were rate of graft revision during surgery and factors affecting graft flow.We respected the limit values set by the experts: mean graft flow >15 mL/minute and pulsatility index 5.Results: Between May 2017 and March 2021, 1616 patients were registered in the EFCAD database.After review, 1414 were included for analyses.Of those, 1176 were eligible for primary end point analysis.Graft revision, mainly due to inadequate TTFM values, occurred in 2% (29 patients).The primary end point occurred in 46 (3.9%) patients, and it was related with left anterior descending artery graft flow 15 mL/minute (odds ratio, 3.64; P < .001).Graft flow was related with number of grafts (3 vs 1-2, b 1.6; 4-6 vs 1-2, b 4.1; P < .001;b > 0 indicates higher flow), and graft origin (aorta vs Y, b 9.2; in situ left internal thoracic artery vs Y, b 3.2; in situ right internal thoracic artery vs Y, b 2.3; P < .001). PERSPECTIVEData from EFCAD prospective multicenter registry suggest that TTFM is a reliable tool to evaluate graft flow and we found that postoperative adverse events are significantly higher in patients with inadequate ( 15 mL/minute) graft flow on LAD.Even if interpretation of TTFM assessment depends on learning curves and surgeon's commitment, it should be routinely adopted in CABG procedures.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».