Impact of Pullback Pressure Gradient on Clinical Outcomes after Percutaneous Coronary Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impaired flow following percutaneous coronary intervention (PCI) is a known predictor of adverse outcomes. The pullback pressure gradient (PPG) is a novel physiological metric that differentiates focal from diffuse disease and enables prediction of post-PCI fractional flow reserve (FFR). This post hoc analysis of the PPG Global (NCT04789317) study aimed to evaluate the prognostic performance of a PPG model for predicting post-PCI FFR and to determine whether the predicted physiological outcome is associated with adverse events following PCI. METHODS: Prospective and multicenter study including patients with hemodynamically significant coronary artery disease undergoing PCI. A prediction model based on FFR and PPG was used to estimate post-PCI FFR. Based on the predicted values, vessels were classified as having either optimal or suboptimal post-PCI physiology. The primary end point was target vessel failure at 1 year. Target vessel failure was defined as a composite of cardiac death, target-vessel myocardial infarction, and ischemia-driven target vessel revascularization. RESULTS: A total of 855 patients (890 vessels) were analyzed. The mean difference between predicted and measured post-PCI FFR was 0.001 (limits of agreement, –0.10 to 0.10). There was a strong correlation between predicted and measured delta FFR ( r =0.92 [95% CI, 0.91–0.93]; P <0.001). Vessels with predicted suboptimal post-PCI physiology had a significantly higher incidence of target vessel failure (adjusted hazard ratio, 1.97 [95% CI, 1.24–3.15]; P =0.004). Predicted suboptimal physiology was independently associated with adverse clinical outcomes. CONCLUSIONS: PPG-predicted post-PCI physiology was associated with target vessel failure at 1 year. These findings extend the role of coronary physiology beyond diagnostic assessment to include risk stratification and outcome prediction following PCI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».