Increased incidence of adverse events in diabetes mellitus patients with combined multiple vulnerable plaque features: new insights from the COMBINE OCT-FFR trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the individual as well as combined impact of optical coherence tomography-detected vulnerability features (OCT-VFs) in the prediction of major adverse cardiovascular events (MACEs) in non-ischaemic lesions in patients with diabetes mellitus (DM). METHODS AND RESULTS: The COMBINE OCT-FFR (NCT02989740) was a prospective, double-blind, international, natural-history study that included patients with DM having ≥1 lesions with a fractional flow reserve > 0.80, undergoing systematic OCT assessment. Pre-specified OCT-VFs included thin-cap fibroatheroma (TCFA), reduced minimal lumen area (r-MLA), high plaque burden (h-PB), and complicated plaque (CP). The primary endpoint (MACE) was a composite of cardiac mortality, target vessel myocardial infarction, clinically driven target lesion revascularization, or hospitalization for unstable angina up to 5 years, analysed according to the presence of these OCT-VFs, both individually and in combination. TCFA, r-MLA, h-PB, and CP were identified in 98 (25.1%), 159 (40.8%), 56 (14.4%), and 116 (29.8%) patients, respectively. The primary endpoint rate increased progressively from 6.9% to 50.0% (HR = 10.10; 95% CI, 3.37-30.25, P < 0.001) in patients without OCT-VFs compared with those with concomitant h-PB, r-MLA, CP, and TCFA. Importantly, while TCFA, h-PB, r-MLA, and CP were individually associated with the primary endpoint, the presence of two or more OCT-VFs significantly increased the likelihood of adverse events at 5 years. CONCLUSION: In patients with DM and non-ischaemic lesions, TCFA, h-PB, r-MLA, and CP were predictors of adverse events. However, the presence of two or more OCT-VFs significantly increased the likelihood of MACE at 5 years. Further studies are warranted to confirm these findings and their potential clinical implications in a randomized fashion.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».