In-vivo detection of the frequency and distribution of thin-cap fibroatheroma and ruptured plaques in patients with coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the prevalence and to quantify the thin-cap fibroatheroma (TCFA) and ruptured plaques in patients with coronary artery disease using optical coherence tomography (OCT). BACKGROUND: TCFA lesions are the most prevalent precursors of plaque rupture, and are responsible for acute coronary syndromes (ACS). There are limited data regarding the frequency and distribution of TCFA in diseased coronary arteries. METHODS: Coronary artery OCT was performed in 78 vessels in 47 patients, with stable angina (SA) or ACS. OCT plaque characteristics were derived using criteria that had been validated earlier. TCFA was defined as rich in lipid (two or more quadrants) with thin fibrous cap (<65 μm). Comparison was made between SA and unstable angina, and culprit and nonculprit vessels. RESULTS: There was a higher incidence of TCFA and plaque rupture (65 vs. 24%, P=0.003, and 40 vs. 15%, P=0.04) in ACS patients. This was reflected in a higher lipid pool (2.66 vs. 2.26 quadrants, P=0.04) and minimum fibrous cap thickness (52 vs. 74 μm, P=0.001) in ACS patients. The mean numbers of TCFA (2.5) were similar in patients with SA and ACS. However, the maximal length of TCFA (2.63 vs. 5.54 mm, P=0.026) and plaque rupture sites (P=0.046) were higher in ACS vessels. No relationship was found between baseline characteristics and TCFA incidence and plaque rupture. We identified ACS (P=0.002), higher mean lipid pool (P=0.002), longer TCFA length (P=0.007) and higher number of TCFA (P=0.02) as predictors of plaque rupture sites. CONCLUSION: In this in-vivo study, we identified a higher incidence of longer TCFAs and plaque rupture sites associated with ACS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».