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J-GLOBAL ID:202202234926012322   整理番号:22A0752041

経皮的冠動脈インターベンションを受けた冠動脈疾患患者における喫煙パラドックスと心臓リズム転帰との相関【JST・京大機械翻訳】

Correlation Between Smoking Paradox and Heart Rhythm Outcomes in Patients With Coronary Artery Disease Receiving Percutaneous Coronary Intervention
著者 (11件):
資料名:
巻:ページ: 803650  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7061A  ISSN: 2297-055X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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背景:経皮的冠動脈インターベンション(PCI)を受けている急性冠動脈症候群(ACS)患者の短期転帰に対する喫煙の影響は議論の余地がある。しかし,PCIを受ける安定冠動脈疾患(CAD)患者における長期転帰に対する喫煙の影響についてはほとんど知られていない。方法:PCIを受けている安定CADを有する合計2044人の患者を評価した。彼らを喫煙状態(現在の喫煙者対非喫煙者)に従って2群に分けた。ベースライン特性,曝露危険因子,血管造影所見および介入戦略を評価し,群間で長期臨床転帰を比較した。心筋梗塞(MI),全死因死亡,心血管(CV)死亡,および反復PCI手順の予測因子も分析した。結果:非喫煙者と比較して,現在の喫煙者は若年で,ほとんど男性であった(両方のP<0.01)。それらはまた,慢性腎臓病(CKD)と糖尿病(両方のP<0.01)の罹患率が低かった。血小板のP2Y12受容体阻害剤(P2Y12阻害剤),β遮断薬(BB),およびスタチンを含む薬物は,現在の喫煙者でより頻繁に使用された(それぞれP<0.01,P=0.04)。全死因死亡とCV死亡からの遊離は,非喫煙者群で低かった(それぞれP<0.001,P=0.003)。調整後,ロジスティック回帰は,喫煙が全死因死亡および反復PCI手順[ハザード比(HR):1.71および1.46]に対する主要な予測因子であることを明らかにした。結論:SmokerのパラドックスはPCIを受ける安定CAD患者の長期転帰に拡張し,それはベースライン特性の違いによって部分的に説明される。しかし,喫煙はPCIを受けている安定CAD患者における全死因死亡率と反復PCI処置を強く予測した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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循環系疾患の外科療法 
引用文献 (36件):
  • Shoeibi A, Khodatars M, Alizadehsani R, NGhassemi N, Jafari M, Moridian P, et al. Automated detection and forecasting of COVID-19 using deep learning techniques: a review. arXiv:2007.10785. (2020).
  • Shoeibi A, Khodatars M, Jafari M, Moridian P, Rezaei M, Alizadehsani R, et al. Applications of deep learning techniques for automated multiple sclerosis detection using magnetic resonance imaging: a review. arXiv. (2021) 136:104697. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104697
  • Sadeghi D, Shoeibi A, Ghassemi N, Moridian P, Khadem A, Alizadehsani R, et al. An overview on artificial intelligence techniques for diagnosis of schizophrenia based on magnetic resonance imaging modalities: methods, challenges, and future works. arXiv preprint arXiv:2103.03081. (2021). doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104697
  • Shoeibi A, Ghassemi N, Khodatars M, Jafari M, Moridian P, Alizadehsani R, et al. Applications of epileptic seizures detection in neuroimaging modalities using deep learning techniques: methods, challenges, and future works. arXiv preprint arXiv:2105.14278. (2021). doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104697
  • Alizadehsani R, Khosravi A, Roshanzamir M, Abdar M, Sarrafzadegan N, Shafie D, et al. Coronary artery disease detection using artificial intelligence techniques: a survey of trends, geographical differences and diagnostic features 1991-2020. Comput Bio Med. (2021) 128:104095. doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.104095
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