Implementation of Microcirculation Examination in Clinical Practice—Insights from the Nationwide POL-MKW Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The assessment of coronary microcirculation may facilitate risk stratification and treatment adjustment. The aim of this study was to evaluate patients’ clinical presentation and treatment following coronary microcirculation assessment, as well as factors associated with an abnormal coronary flow reserve (CFR) and index of microcirculatory resistance (IMR) values. Materials and Results: This retrospective analysis included 223 patients gathered from the national registry of invasive coronary microvascular testing collected between 2018 and 2023. Results: The frequency of coronary microcirculatory assessments in Poland has steadily increased since 2018. Patients with impaired IMR (≥25) were less burdened with comorbidities. Patients with normal IMR underwent revascularisation attempts more frequently (11.9% vs. 29.8%, p = 0.003). After microcirculation testing, calcium channel blockers (CCBs) and angiotensin-converting enzyme inhibitors were added more often for patients with IMR and CFR abnormalities, respectively, as compared to control groups. Moreover, patients with coronary microvascular dysfunction (CMD, defined as CFR and/or IMR abnormality), regardless of treatment choice following microcirculation assessment, were provided with trimetazidine (23.2%) and dihydropyridine CCBs (26.4%) more frequently than those without CMD who were treated conservatively (6.8%) and by revascularisation (4.2% with p = 0.002 and 0% with p < 0.001, respectively). Multivariable analysis revealed no association between angina symptoms and IMR or CFR impairment. Conclusions: The frequency of coronary microcirculatory assessments in Poland has steadily increased. Angina symptoms were not associated with either IMR or CFR impairment. After microcirculation assessment, patients with impaired microcirculation, expressed as either low CFR, high IMR or both, received additional pharmacotherapy treatment more often.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».