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Enregistrement W4392123319 · doi:10.25270/jic/23.00266

Equipment Entrapment/Loss During Chronic Total Occlusion Percutaneous Coronary Intervention

2024· article· en· W4392123319 sur OpenAlexaff
Michaella Alexandrou, Athanasios Rempakos, Deniz Mutlu, Ahmed Al‐Ogaili, James W. Choi, Paul Poommipanit, Khaldoon Alaswad, Mir B. Basir, Rhian Davies, Farouc A. Jaffer, Raj Chandwaney, Lorenzo Azzalini, Nazif Aygül, Philip Dattilo, Brian Jefferson, Şevket Görgülü, Jaikirshan Khatri, Oleg Krestyaninov, Jarrod Frizzell, Basem Elbarouni, Bavana V. Rangan, Olga Mastrodemos, M. Nicholas Burke, Yader Sandoval, Emmanouil S. Brilakis

Notice bibliographique

Revue˜The œJournal of invasive cardiology/˜The œjournal of invasive cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEntrapmentPercutaneous coronary interventionFluoroscopyBalloonSurgeryPercutaneousConventional PCIPerforationMyocardial infarctionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited data on equipment loss or entrapment during chronic total occlusion (CTO) percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS: We analyzed the baseline clinical and angiographic characteristics and outcomes of equipment loss/entrapment at 43 US and non-US centers between 2017 and 2023. RESULTS: Equipment loss/entrapment was reported in 40 (0.4%) of 10 719 cases during the study period. These included guidewire entrapment/fracture (n = 21), microcatheter entrapment/fracture (n = 11), stent loss (n = 8) and balloon entrapment/fracture/rupture (n = 5). The equipment loss/entrapment cases were more likely to have moderate to severe calcification, longer lesion length, higher J-CTO and PROGRESS-CTO complications scores, and use of the retrograde approach compared with the remaining cases. Retrieval was attempted in 71.4% of the guidewire, 90.9% of the microcatheter, 100% of the stent loss, and 100% of the balloon cases, and was successful in 26.7%, 30.0%, 50%, and 40% of the cases, respectively. Procedures complicated by equipment loss/entrapment had higher procedure and fluoroscopy time, contrast volume and patient air kerma radiation dose, lower procedural (60.0% vs 85.6%, P less than .001) and technical (75.0% vs 86.8%, P = .05) success, and higher incidence of major adverse cardiac events (MACE) (17.5% vs 1.8%, P less than .001), acute MI (7.5% vs 0.4%, P less than .001), emergency coronary artery bypass graft (CABG) (2.5% vs 0.1%, P = .03), perforation (20.0% vs 4.9%, P less than .001), and death (7.5% vs 0.4%, P less than .001). CONCLUSIONS: Equipment loss is a rare complication of CTO PCI; it is more common in complex CTOs and is associated with lower technical success and higher MACE.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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