Clinical Impact of Concordant and Discordant Physiology Parameters Post‐Percutaneous Coronary Intervention in the EASY‐PREDICT Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the EASY-PREDICT Study, patients were randomized to angiography-guidance or post-percutaneous coronary intervention (PCI) physiology-guidance. Discordance between resting and hyperemic physiology post-PCI might have a different relationship with clinical outcomes. AIMS: The EASY-PREDICT study showed that routine post-PCI physiology assessment was not associated with improved outcomes compared to angiography-guidance only. We aimed to assess whether resting and hyperemic post-PCI physiology had a different clinical impact. METHODS: All-comer patients referred for diagnostic angiography and possible PCI were recruited in a high-volume university hospital and randomized after uncomplicated PCI to angiography-only or target vessel physiology. We studied the concordance and discordance between resting (dPR) and hyperemic (FFR) physiologic parameters post-PCI using ischemic thresholds (dPR ≤ 0.89 and FFR ≤ 0.80) and clinical outcomes up to 18 months post-PCI. RESULTS: A total of 221 patients (325 lesions) with successful PCI were randomized to either group, 219 of which were included in the per protocol analysis. In the physiology group, 132 lesions with available post-PCI physiology were included and 109 (82.6%) had final concordant physiology results post-PCI. Discordance was observed in 15.15% of lesions, 2.3% FFR ischemic (dPR-|FFR+) and 12.9% dPR ischemic (dPR+|FFR-) respectively. At 18 months clinical follow-up, Target Vessel Failure (TVF) was 12.3% in the concordant sub-group whereas TVF was 40.0% in the discordant subgroup. CONCLUSIONS: After PCI, physiology discordance between dPR and FFR occurred in ~15% of the cases. Patients with discordant physiology results post-PCI appeared to have higher TVF rates compared to concordant physiology sub-groups.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».