The ASLA Score: A CT Angiographic Index to Predict Functionally Significant Coronary Stenoses in Lesions with Intermediate Severity—Diagnostic Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify computed tomographic (CT) coronary indexes independently associated with a fractional flow reserve (FFR) of 0.8 or less, to derive a score that combines CT indexes most predictive of an FFR of 0.8 or less, and to evaluate the diagnostic accuracy of the score in predicting an FFR of 0.8 or less. MATERIALS AND METHODS: This retrospective study had institutional review board approval and waiver of the need to obtain informed consent. Consecutive patients who underwent CT coronary angiography and FFR assessment with one or more discrete lesion(s) of intermediate (30%-70%) severity at CT were included. Quantitative CT measurements were performed by using dedicated software. The CT indexes evaluated included the following: plaque burden, minimal luminal area and diameter, stenosis diameter, area of stenosis, lesion length, remodeling index, plaque morphology, calcification severity, and the Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart Disease (APPROACH) score, which approximates the size of the myocardium subtended by a lesion. By using covariates independently associated with an FFR of 0.8 or less, a score was determined on the basis of modified Akaike information criteria, and the C statistics of individual and combined indexes were compared. RESULTS: Eighty-five patients (mean age, 64.2 years; range, 48-88 years; 65.9% men; 124 lesions; 38 lesions with an FFR ≤ 0.8) were included. Area of stenosis, lesion length, and APPROACH score were the strongest predictors of an FFR of 0.8 or less and were used to derive the ASLA score. The optimism-adjusted Harrell C statistic for the combined score was 0.82, which was superior to that for area of stenosis (0.74), lesion length (0.75), and the APPROACH score (0.71) (P < .001 for trend). The corresponding incremental discrimination improvement indexes were 0.17, 0.11, and 0.19, respectively (P < .001 for all), suggesting that the score improves reclassification compared with any one angiographic index. The average time required for score derivation was 102.6 seconds. CONCLUSION: The ASLA score, which accounts for CT-derived area of stenosis, lesion length, and APPROACH score, may conveniently improve the prediction, beyond individual indexes, of functionally significant intermediate coronary lesions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».