Coronary dominance and prognosis in patients undergoing coronary computed tomographic angiography: results from the CONFIRM (COronary CT Angiography EvaluatioN For Clinical Outcomes: An InteRnational Multicenter) registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Coronary computed tomographic angiography (CCTA) has become an important tool for non-invasive diagnosis of coronary artery disease (CAD). Coronary dominance can be assessed by CCTA; however, the predictive value of coronary dominance is controversially discussed. The aim of this study was to evaluate the prevalence and prognosis of coronary dominance in a large prospective, international multicentre cohort of patients undergoing CCTA. METHODS AND RESULTS: The study population consisted of 6382 patients with or without CAD (47% females, 53% males, mean age 56.9 ± 12.3 years) who underwent CCTA and were followed over a period of 60 months. Right or left coronary dominance was determined. Right dominance was present in 91% (n = 5817) and left in 9% (n = 565) of the study population. At the end of follow-up, outcome in patients with obstructive CAD (>50% luminal stenosis) and right dominance was similar compared with patients with left dominance [hazard ratio (HR) 0.46, 95% CI 0.16-1.32, P = 0.15]. Furthermore, no differences were observed for the type of coronary dominance in patients with non-obstructive CAD (HR 0.95, 95% CI 0.41-2.21, P = 0.8962) or normal coronary arteries (HR 1.04, 95% CI 0.68-1.59, P = 0.9). Subgroup analysis in patients with left main disease revealed an elevated hazard of the combined endpoint for left dominance (HR 6.45, 95% CI 1.66-25.0, P = 0.007), but not for right dominance. CONCLUSION: In our study population, survival after 5 years of follow-up did not differ significantly between patients with left or right coronary dominance. Thus, assessment of coronary vessel dominance by CCTA may not enhance risk stratification in patients with normal coronary arteries or obstructive CAD, but may add prognostic information for specific subpopulations.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».