Abstract 19526: Fractional Flow Reserved Derived from Computed Tomographic Angiography (FFRCT) to Discriminate Individuals with versus without Ischemia: Results from the DeFACTO Trial (Determination of Fractional Flow Reserve by Anatomic Computed TOmographic Angiography)
Notice bibliographique
Résumé
Background Non-invasive fractional flow reserve (FFR) derived from coronary computed tomographic (CT) angiography (FFRCT) is a novel method that employs computational fluid dynamics to diagnose coronary lesions that cause ischemia. To date, the per-patient diagnostic performance of FFRCT versus obstructive CAD by CT (>50% stenosis) to discriminate ischemia has been inadequately studied. Methods A total of 407 vessels were evaluated in 252 patients from 17 centers in 4 countries who underwent CT, FFRCT, invasive coronary angiography and invasive FFR. The area under the receiver operator characteristics curve (AUC) for detecting abnormal FFR on a per-patient basis was examined considering: (1) all vessels interrogated by FFR (n=252 patients), (2) only vessels >2 mm interrogated by FFR (n=149 patients); 3) a decision rule which included all vessels interrogated by FFR, as well as vessels with maximal stenosis 90% which were considered negative and positive, respectively, for ischemia (n=252 patients); and 4) a decision rule for >2 mm vessels (n=229 patients). Per-patient AUCs were compared for FFRCT alone, CT stenosis >50% alone, and the combination of FFRCT and CT stenosis >50%. FFRCT was superior to CT stenosis for discrimination of individuals with ischemia (AUC 0.81 vs. 0.69, p2 mm vessels (AUC 0.82 vs. 0.74, p=0.0007), when employing the decision rule (0.83 vs. 0.67, p2 mm vessels (0.92 vs. 0.68, p<0.0001). The combination of FFRCT and CT stenosis was similarly superior to CT stenosis alone when considering all vessels interrogated by FFR (0.81 vs. 0.69, p2 mm vessels (0.82 vs. 0.74, p<0.001), when applying the decision rule (0.83 vs. 0.67, p2 mm vessels (AUC 0.91 vs. 0.68, p<0.0001). In contrast, no added discrimination was noted when CT stenosis was added to FFRCT, as compared to FFRCT alone (p=NS). Conclusion FFRCT improves discrimination for identification of individuals who manifest ischemia. The addition of CT stenosis findings to FFRCT does not improve discrimination of individuals with ischemia.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».