Impact of Systematic Use of Fractional Flow Reserve and Optical Coherence Tomography on Percutaneous Coronary Intervention Outcomes in Patients With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intracoronary imaging and physiology guidance of percutaneous coronary intervention (PCI) have shown significant improvements in clinical outcomes. However, comparable data on the use of these modalities in PCI of patients with diabetes are only sparsely available from South Asia. This study investigated the feasibility and clinical outcomes of systematic use of fractional flow reserve (FFR) and optical coherence tomography (OCT) during PCI in patients with diabetes. Methods: The study enrolled 275 patients (≥ 18 years) from nine centers in India and one from Bangladesh between October 2021 and September 2022. Patients with stable ischemic heart disease, non-ST-elevation myocardial infarction (MI), and unstable angina were included in the study. Angiographically intermediate lesions (diameter stenosis of 40% to 80%) underwent FFR-guided PCI. Lesions with a diameter stenosis of > 80% underwent PCI without FFR evaluation. All PCI procedures were guided by OCT using the MLD-MAX algorithm. Results: At 12 months, the target lesion failure (TLF) rate, a composite of cardiac death, nonfatal MI, and clinically driven target lesion revascularization, was 3.3%. Among the intermediate lesions, PCI was deferred by 70% after the FFR evaluation. Pre- and post-procedural OCT has led to a strategy change in 49.5% and 33.6%, respectively. Conclusions: The study revealed a relatively lower rate of events with FFR and OCT guidance compared to historical data from angiography-guided PCI in patients with diabetes. The strategy of combined use of FFR and OCT in PCI may contribute to improved clinical outcomes in patients with diabetes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».