Prognostic value of Rb-82 positron emission tomography myocardial perfusion imaging in coronary artery bypass patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We sought to determine the prognostic value of positron emission tomography (PET) myocardial perfusion imaging (MPI) in patients with prior coronary artery bypass graft (CABG) surgery. PET MPI has recently been shown to provide incremental risk stratification for patients with suspected coronary artery disease (CAD), but the prognostic utility of PET MPI in CABG patients has not been well studied. METHODS AND RESULTS: A multi-centre PET registry of 7061 patients who underwent Rb-82 PET MPI from four participating centres was screened. Nine hundred and fifty-three CABG patients were identified and their images were analysed. Outcomes of all-cause mortality and cardiac death were collected. With a mean follow-up of 2.4 ± 1.4 years, 128 (13.4%) all-cause deaths and 44 (4.6%) cardiac deaths were observed. Multivariable analyses, adjusted for clinical variables, demonstrated that the summed stress score (SSS) was a significant independent predictor of both all-cause mortality [HR: 1.60 (per 1 category increase in SSS); 95% CI: 1.34-1.92; P < 0.001] and cardiac death (HR: 1.80; 95% CI: 1.33, 2.44; P < 0.001). The receiver-operator characteristic (ROC) curves showed that the addition of SSS increased the area under the curve (AUC) from 0.645 to 0.693 (P = 0.014) for all-cause mortality, and from 0.612 to 0.704 (P = 0.027) for cardiac death. SSS also improved the net reclassification improvement (NRI) for all-cause mortality (category-free NRI = 0.422; 95% CI: 0.240-0.603; P < 0.001) and cardiac death (category-free NRI = 0.552; 95% CI: 0.268-0.836; P < 0.001). CONCLUSIONS: PET MPI provides independent and incremental prognostic value to clinical variables in predicting all-cause mortality and cardiac death in CABG patients.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».