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Enregistrement W4415792401 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4360332

Abstract 4360332: Impact of adherence to the global algorithm for initial crossing strategy selection in chronic total occlusion percutaneous coronary intervention

2025· article· en· W4415792401 sur OpenAlexaff
Athanasios Rempakos, Deniz Mutlu, Michaella Alexandrou, Dimitrios Strepkos, Pedro Carvalho, Eleni Kladou, Luiz F. Ybarra, Jaskanwal Deep Singh Sara, Özgür Selim Ser, Khaldoon Alaswad, Babar Basir, Dmitrii Khelimskii, Farouc A. Jaffer, Nidal Abi Rafeh, Raj Chandwaney, Cihan Çevik, Yousif Ahmad, Olga Mastrodemos, Bavana V. Rangan, Sandeep Jalli, Konstantinos Voudris, Yader Sandoval, M. Nicholas Burke, Emmanouil S. Brilakis

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercutaneous coronary interventionFluoroscopyMyocardial infarctionUnstable anginaComplicationPercutaneousConcomitantRight coronary artery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effect of selecting the initial crossing strategy using the global chronic total occlusion (CTO) crossing algorithm on the outcomes of CTO percutaneous coronary intervention (PCI) has not been studied. Methods: We examined the clinical and angiographic characteristics and procedural outcomes of 13,852 CTO PCIs at 43 US and non-US centers between 2012 and 2025. Adherence to the global CTO crossing algorithm was defined using three key case characteristics - proximal cap ambiguity, poor distal vessel quality, and use of antegrade dissection/re-entry (ADR) as the primary strategy (Figure 1). Results: Among 13,852 CTO PCIs, 70% (n=9,693) adhered to the global CTO crossing algorithm. Adherence remained consistent over time. Patients in the discordant group (non-adherent) were younger and more likely to have a history of myocardial infarction (MI) rates, while the concordant group (adherent) had more unstable angina presentations and ad hoc procedures. Discordant cases more frequently targeted the right coronary artery (61.5% vs 49.4%, p<0.001) and exhibited greater complexity: longer occlusions, proximal cap ambiguity, blunt/no stump, poor distal vessel quality, and calcification (all p<0.001). Discordant lesions also had higher J-CTO (2.8±1.2 vs 2.1±1.1; p=0.001) and PROGRESS-CTO complication scores. The retrograde approach was utilized more often as the primary crossing strategy in concordant cases (15.3% vs 4.4%; p<0.001) but was less often the successful crossing strategy (14.9% vs 28.1%; p<0.001). Discordant procedures required more stents, longer duration, higher contrast volume, fluoroscopy time, and radiation dose (all p<0.001). Algorithm adherence was associated with higher crossing success with the initially selected technique (72.5% vs 49.4%), technical (87.9% vs 85.6%), and procedural success (86.7% vs 84.2%) (all p<0.001). The incidence of perforation was lower in concordant cases (4.1% vs 6.1%; p<0.001), although major adverse cardiovascular events (MACE) were comparable. On multivariable analysis algorithm adherence was independently associated with technical success (odds ratio 1.24; 95% confidence interval 1.06 – 1.44; p=0.007). Conclusions: Adhering to the global CTO crossing algorithm for initial crossing strategy selection is associated with higher likelihood of success with the initial strategy, better technical success rates, and similar in-hospital MACE.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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