Trombectomia adjunta em intervenção percutânea primária para infarto agudo do miocárdio
Bibliographic record
Abstract
A intervenção coronariana percutânea (ICP) primária tem se tornado a estratégia favorita para reperfusão em infarto agudo do miocárdio com elevação do segmento ST (STEMI). Um grau mais baixo de perfusão miocárdica pós-ICP, no-reflow e até trombose de stent farmacológico tem sido relacionados à presença de trombo intracoronário. A trombectomia adjunta refere-se a procedimentos e dispositivos que removem o material trombótico da artéria associada ao infarto, em teoria, antes que a embolização distal possa ocorrer. Há significante variabilidade entre estudos controlados randomizados de trombectomia em ICP primária em relação aos dispositivos testados, características dos procedimentos, terapia médica adjuvante e desfechos analisados. Em geral, melhoras nos endpoints de perfusão miocárdica não são traduzidas em reduções nos desfechos clínicos. Ainda assim, um número crescente de estudos com maior tempo de seguimento relatou benefícios tardios após o infarto do miocárdio inicial. Cateteres de aspiração simples também podem produzir melhores desfechos do que dispositivos que fragmentam o trombo antes de aspirar os resíduos. As variáveis clínicas ou angiográficas que melhor predizem os benefícios do uso da trombectomia ainda precisam ser definidas. O objetivo dessa revisão é dar uma perspectiva sobre as conclusões de estudos disponíveis e meta-análises de trombectomia adjunta em infarto agudo do miocárdio. Também são discutidos os objetivos para futuros estudos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".