Immediate and Midterm Efficacy and Safety of Intravascular Lithotripsy for Calcified In‐Stent Restenosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background In‐stent restenosis (ISR) remains a major challenge in coronary revascularization, especially in lesions with heavy calcification, where recurrence rates are high. The lack of data on newer treatment options often creates dilemmas for both physicians and patients. Intravascular lithotripsy (IVL) is a relatively new technique that has shown promise in managing calcified ISR. This meta‐analysis aims to evaluate the procedural success and clinical outcomes of IVL in this setting. Methods Following PRISMA 2020 guidelines, a systematic search was conducted on PubMed, ScienceDirect, and SCOPUS. Studies reporting procedural success and major adverse cardiovascular events (MACE) of IVL for calcified ISR during follow‐up were included. The Newcastle‐Ottawa Scale was used to assess study quality. Data analysis was performed using RevMan 5.4.0 and SPSS v25. Results Five studies with a total of 207 patients and 212 lesions treated were analyzed. Acute procedural success was 85% (95% CI 0.76–0.91, I ² = 42.0%). At 1‐year follow‐up, major adverse cardiac events (MACE) included myocardial infarction (MI) in 6% of patients (95% CI 0.02–0.16, I ² = 52.5%), target lesion revascularization in 13% (95% CI 0.08–0.20, I ² = 45.8%), and cardiac death in 4% (95% CI 0.02–0.08, I ² = 0.0%). The rate of periprocedural MI was 1.5% (95% CI 0.01‐0.05, I 2 = 0.0%), while no reflow phenomenon was 0.5% (95% CI 0.01‐0.06, I 2 = 0.0%), with no other procedural complication occured. The overall incidence of MACE was 16% (95% CI 0.07–0.33, I ² = 69.8%). Conclusion IVL shows potential as a treatment option for for calcified‐ISR, demonstrating high acute procedural success and acceptable 1‐year clinical outcomes. The 1‐year TLR (13%) and MACE (16%) rates compare favorably with historical data for non‐IVL strategies. Further large‐scale, controlled studies with longer follow‐up are needed to further validate its long‐term safety and effectiveness.
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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) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».