OCT-based diagnosis, management, and predictors of recurrent stent failure: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Stent failure (SF) is a complication of percutaneous coronary intervention (PCI). Objectives This study aimed to assess the relationship of the optical coherence tomography (OCT) determined cause of SF with time since stent implantation, treatment, and outcome. Methods This retrospective study included patients who underwent an OCT evaluation for SF from January 2013 to July 2023. In-stent findings were evaluated on OCT including tissue proliferation, tissue type, underexpansion, thrombus, and multiple stent layers. The relationship between time to presentation, treatment, and outcome was assessed. Results Of the 309 patients who underwent an OCT-guided PCI for SF, tissue proliferation was present in 228 (74%) and absent in 81 (26%). Among patients with tissue proliferation, OCT commonly showed lipidic neointima (n = 122, 54%), thrombus (n = 81, 36%), and underexpansion (n = 71, 31%). In patients without tissue proliferation, OCT commonly identified underexpansion (n = 58, 72%), thrombus (n = 55, 68%), and uncovered struts (n = 37, 46%). The mean time to SF was 6.89 ± 5.88 years with tissue proliferation and 2.98 ± 3.75 years without (p < 0.001). Patients with tissue proliferation were more likely to be treated with repeat stenting (78% vs. 60%, p < 0.001). Lipidic neointimal tissue and >1 layer of stent were predictors of target SF recurrence during a median 3 years of follow-up. Conclusion In a large series of OCT-guided treatments of SF, tissue proliferation was more common, occurred later after stent implantation, and was more likely to be treated with repeat stenting than no-tissue proliferation. Lipidic neointimal tissue and >1 layer of stent were significant predictors of target SF during follow-up.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».