Risk Factors for Coronary Events After Robotic Hybrid Off-Pump Coronary Revascularization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The impact of long-term complications after robotic hybrid coronary revascularization (HCR), including persistent angina, repeat revascularization, and myocardial infarction (MI), remains limited. This study aims to determine the risk factors for coronary events after robotic HCR and their time-varying effects on outcomes. METHODS: We identified all consecutive patients who underwent robotic HCR at our institution. Baseline characteristics were explored as possible risk factors for angina, MI, and repeat revascularization with stents at any time during the follow-up. RESULTS: A total of 875 patients (mean age 71.1 ± 11.1 years) were included. After a median follow-up of 3.32 years (IQR 1.18-6.34 years), angina occurred in 134 patients (15.3%), repeat revascularization with stents in 139 patients (15.8%), and MI in 36 patients (4.1%). The hazard rates for all outcomes increased with follow-up time, with a notable early rise around two years of follow-up for angina and, to a lesser extent, repeat revascularization. The risk factors were the lack of radial artery graft use, black race, diabetes, obesity, chronic obstructive pulmonary disease, low ejection fraction <50%, severe left main coronary artery stenosis (>50%), and more than three-vessel disease. CONCLUSIONS: Optimization of modifiable periprocedural risk factors may positively impact long-term prognosis in patients undergoing robotic HCR.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».