Anatomical, physiological and inflammatory characterization of nonculprit vessels in patients undergoing primary PCI for ST-elevation myocardial infarction in the presence of multivessel disease: Rationale and design of the PICNIC study
Notice bibliographique
Résumé
Up to 50% of patients presenting with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) have multivessel coronary artery disease (CAD). Randomized trials suggest that complete revascularization improves outcomes, but the mechanism and identification of patients who benefit remain unclear. This study aims to assess the association between blood and coronary imaging biomarkers and clinical events, to identify patient-, vessel-, and lesion-specific risk in STEMI patients with bystander disease. PICNIC is a multicenter, international, prospective observational study enrolling 320 patients with STEMI and multivessel CAD undergoing primary PCI of the culprit vessel without complete revascularization. Participants will undergo blood sampling for inflammatory markers and coronary CT angiography (CTCA) to assess: (i) plaque burden and morphology, (ii) artificial intelligence-enabled fractional flow reserve derived from CTCA (FFR CT ) analysis of plaque and hemodynamic features, and (iii) fat attenuation index (FAI) to evaluate perivascular inflammation. The primary analysis will evaluate the association between a composite 24-month clinical endpoint (including all-cause mortality, myocardial infarction, ischemia-driven revascularization as first layer and cardiac arrest, heart failure, stroke, and ventricular tachyarrhythmia (second layer)) and: (a) serum inflammatory markers, and (b) anatomical and physiological characteristics of non–infarct-related arteries (NIRA) assessed by CTCA, FFR CT , and FAI. Statistical and machine learning methods will be applied to determine which combinations of clinical, imaging, and biomarker data best predict patient-, vessel-, and lesion-specific risk. PICNIC will characterize the anatomical, physiological, and inflammatory features of NIRA lesions in STEMI patients treated with culprit-only PCI in order to develop an AI-based risk prediction model. If such a model is successful it could be used to inform personalized revascularization strategies.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».