The role of physiology in the contemporary management of coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Coronary physiology assessment, including epicardial and microvascular investigations, is a fundamental tool in the contemporary management of patients with coronary artery disease. Coronary revascularisation guided by functional evaluation has demonstrated superiority over angiography-only-guided treatment. In patients with chronic coronary syndrome, revascularisation did not demonstrate prognostic advantage in terms of mortality over optimal medical therapy (OMT). However, revascularisation of coronary stenosis, which induces myocardial ischaemia, has demonstrated better outcome than OMT alone. Pressure wire (PW) or angiography-based longitudinal coronary physiology provides a point-by-point analysis of the vessel to detect the atherosclerotic pattern of coronary disease. A careful evaluation of this disease pattern allows clinicians to choose the appropriate management strategy.Patients with diffuse disease showed a twofold risk of residual angina after percutaneous coronary intervention (PCI) than those with focal disease. Therefore, OMT alone or coronary artery bypass graft might be considered over PCI. In addition, the post-PCI physiological assessment aims to optimise the result revealing residual myocardial ischaemia. Improvement in post-PCI PW or angiography-based functional indices has been associated with better quality of life and reduced risk of cardiac events and residual angina. Therefore, the information obtained from coronary physiology allows for an optimised treatment strategy, which ultimately leads to improve patient's prognosis and quality of life. This review provides an overview of the latest available evidence in the literature regarding the use of functional assessment of epicardial coronary stenosis in different settings in the contemporary patient-tailored management of coronary disease.
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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 | 0,000 | 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 ».