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Enregistrement W4410331938 · doi:10.3389/fcvm.2025.1565676

OCT-based diagnosis, management, and predictors of recurrent stent failure: a cohort study

2025· article· en· W4410331938 sur OpenAlexaff
Giacomo Maria Cioffi, Pablo Lamelas, Mariam Shenouda, J. P. Halperin, F. Goffredo, Brian Patrick McGrath, Norman Said Vega Servin, Shamir R. Mehta, Sanjit S. Jolly, Jon-David Schwalm, Madhu K. Natarajan, Nicholas Valettas, James L. Velianou, Michael B. Tsang, Natalia Pinilla‐Echeverri, Matthew Sibbald, Tej Sheth

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensImpactPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityHamilton Health SciencesHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStentCohortInternal medicineCardiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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