Medically Treated Nonischemic Thin-Cap Fibroatheroma Lesions Versus Fractional Flow Reserve-Guided Complete Revascularization in Diabetic Patients
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2><h3>Background</h3> Fractional flow reserve (FFR) is an established method to guide decisions on revascularization; however, in patients with diabetes mellitus (DM), FFR-negative lesions carrying an optical coherence tomography-detected thin-cap fibroatheroma (TCFA) remain at high risk for adverse cardiac events. <h3>Methods</h3> In this prespecified subanalysis of the COMBINE OCT-FFR trial, DM patients with ≥1 FFR-negative, TCFA-positive medically treated target lesions referred to as vulnerable plaque (VP group), were compared to patients with exclusively FFR-positive target lesions who underwent complete revascularization (CR group). The primary endpoint was first and recurrent event analysis for target lesion failure and the secondary endpoint was a composite of cardiac death, target vessel myocardial infarction, target lesion revascularization, or hospitalization due to unstable angina. <h3>Results</h3> Among 550 patients enrolled, 98 belonged to the VP group while 93 to the CR group and were followed up to 5 years. The VP group had a higher occurrence of the primary endpoint (20.4% vs 8.6%; HR, 2.22; 95% CI, 0.98-5.04; <i>P</i> = .06). Recurrent event analysis showed that the VP group had significantly higher rates of the primary and secondary endpoints (9.17 vs 3.76 events per 100 PY; RR, 2.44; 95% CI, 1.16-5.60; <i>P</i> = .01 and 13.45 vs 5.63 events per 100 PY; RR, 2.39; 95% CI, 1.30-4.62; <i>P</i> < .01). <h3>Conclusions</h3> In a population with DM, medically treated nonischemic, TCFA-carrying target lesions were associated with higher risk of reoccurring adverse cardiac events compared to target lesions that underwent complete revascularization, opening the discussion about whether a focal preventive revascularization strategy could be contemplated for highly vulnerable lesions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,133 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».