Computed tomography angiography and perfusion to assess coronary artery stenosis causing perfusion defects by single photon emission computed tomography: the CORE320 study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the diagnostic power of integrating the results of computed tomography angiography (CTA) and CT myocardial perfusion (CTP) to identify coronary artery disease (CAD) defined as a flow limiting coronary artery stenosis causing a perfusion defect by single photon emission computed tomography (SPECT). METHODS AND RESULTS: We conducted a multicentre study to evaluate the accuracy of integrated CTA-CTP for the identification of patients with flow-limiting CAD defined by ≥50% stenosis by invasive coronary angiography (ICA) with a corresponding perfusion deficit on stress single photon emission computed tomography (SPECT/MPI). Sixteen centres enroled 381 patients who underwent combined CTA-CTP and SPECT/MPI prior to conventional coronary angiography. All four image modalities were analysed in blinded independent core laboratories. The prevalence of obstructive CAD defined by combined ICA-SPECT/MPI and ICA alone was 38 and 59%, respectively. The patient-based diagnostic accuracy defined by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of integrated CTA-CTP for detecting or excluding flow-limiting CAD was 0.87 [95% confidence interval (CI): 0.84-0.91]. In patients without prior myocardial infarction, the AUC was 0.90 (95% CI: 0.87-0.94) and in patients without prior CAD the AUC for combined CTA-CTP was 0.93 (95% CI: 0.89-0.97). For the combination of a CTA stenosis ≥50% stenosis and a CTP perfusion deficit, the sensitivity, specificity, positive predictive, and negative predicative values (95% CI) were 80% (72-86), 74% (68-80), 65% (58-72), and 86% (80-90), respectively. For flow-limiting disease defined by ICA-SPECT/MPI, the accuracy of CTA was significantly increased by the addition of CTP at both the patient and vessel levels. CONCLUSIONS: The combination of CTA and perfusion correctly identifies patients with flow limiting CAD defined as ≥50 stenosis by ICA causing a perfusion defect by SPECT/MPI.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».