Assessment of Coronary Stenoses for Percutaneous Coronary Intervention: A Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
Evidence regarding the comparative efficacy of the different methods to determine the significance of coronary stenoses in the catheterization laboratory is lacking. We aimed to compare all available methods guiding the decision to perform percutaneous coronary intervention (PCI). We searched Medline, Embase, and CENTRAL until October 5, 2023. We included trials that randomized patients with greater than 30% stenoses who were considered for PCI and reported major adverse cardiovascular events (MACE). We performed a frequentist random-effects network meta-analysis and assessed the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. We included 15 trials with 16,333 participants with a mean weighted follow-up of 34 months. The trials contained a median of 49.3% (interquartile range: 32.6%, 100%) acute coronary syndrome participants. Quantitative flow ratio (QFR) was associated with a decreased risk of MACE compared with coronary angiography (CA) (risk ratio [RR] 0.68, 95% confidence interval [CI] 0.56 to 0.82, high certainty), fractional flow reserve (FFR) (RR 0.73, 95% CI 0.58 to 0.92, moderate certainty), and instantaneous wave-free ratio (iFR) (RR 0.63, 95% CI 0.49 to 0.82, moderate certainty), and ranked first for MACE (88.1% probability of being the best). FFR (RR 0.93, 95% CI 0.82 to 1.06, moderate certainty) and iFR (RR 1.07, 95% CI 0.90 to 1.28, moderate certainty) likely did not decrease the risk of MACE compared with CA. Intravascular imaging may not be associated with a significant decrease in MACE compared with CA (RR 0.85, 95% CI 0.62 to 1.17, low certainty) when used to guide the decision to perform PCI. In conclusion, a decision to perform PCI based on QFR was associated with a decreased risk of MACE compared with CA, FFR, and iFR in a mixed stable coronary disease and acute coronary syndrome population. These hypothesis-generating findings should be validated in large, randomized, head-to-head trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».