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Enregistrement W4396607207 · doi:10.1016/j.jscai.2024.101731

D-37 | Guide Catheter Extension Use in Chronic Total Occlusion Percutaneous Coronary Intervention: Insights from the PROGRESS CTO Registry

2024· article· en· W4396607207 sur OpenAlexaff
Ahmed Al‐Ogaili, Athanasios Rempakos, Deniz Mutlu, Michaella Alexandrou, Lorenzo Azzalini, Khaldoon Alaswad, Jaikirshan Khatri, Farouc A. Jaffer, Ömer Göktekín, Paul Poommipanit, James W. Choi, William J. Nicholson, Wissam Jaber, Stéphane Rinfret, Şevket Görgülü, Ahmed ElGuindy, Kathleen Kearney, Rhian Davies, Babar B. Basir, Basem Elbarouni, Raj Chandwaney, Nidal Abi Rafeh, Olga Mastrodemos, Bavana V. Rangan, Yader Sandoval, Emmanouil S. Brilakis

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercutaneous coronary interventionMedicineCoronary occlusionInternal medicineCatheterExtension (predicate logic)CardiologyPercutaneousOcclusionSurgeryComputer scienceMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited data on the use of guide catheter extensions (GCE) during chronic total occlusion (CTO) percutaneous coronary intervention (PCI). We examined the frequency and temporal trends of GCE use in a large multicenter CTO PCI registry. We compared the clinical and angiographic characteristics, and outcomes of cases with vs. without GCE use. A GCE was used in 4,106 of 14,521 CTO PCIs (28%) performed between 2012 to 2023. GCE use increased from 18.8% in 2012 to 29.9% in 2023 (P <0.0001). The most commonly used GCE size was 6Fr (45%), followed by 7Fr (34%), and 8Fr (21%). Patients that required GCE use had more comorbidities, such as diabetes (47% vs 42%, P <0.0001), prior coronary artery bypass surgery (40% vs 24%, P<0.0001), and prior PCI (40% vs 24%, P < 0.0001). GCE patients were more likely to have unfavorable lesion characteristics such as moderate to severe calcification (59% vs 40%, P < 0.0001), moderate to severe tortuosity (35% vs 28%, P<0.0001), and had higher J-CTO scores (2.78 ± 1.15 vs 2.20 ± 1.27, P<0.0001). Advanced techniques like the retrograde approach (44% vs 24%, P<0.0001) and antegrade dissection & re-entry (28% vs 17%, P <0.0001) were more likely to be used in GCE cases. Technical success (86.6% vs 86.8%, P = 0.816) was similar between the two groups. Major adverse cardiovascular events (MACE) (3.8% vs 2.4%, P<0.0001) and procedural complications (11.2% vs 8.7%, P<0.0001) were more frequent in the GCE group. GCE use in CTO PCI significantly increased between 2012 and 2023. Cases that required GCEs were more complex and had similar technical success, but higher incidence of 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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