Coronary plaque quantification and fractional flow reserve by coronary computed tomography angiography identify ischaemia-causing lesions
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Coronary plaque characteristics are associated with ischaemia. Differences in plaque volumes and composition may explain the discordance between coronary stenosis severity and ischaemia. We evaluated the association between coronary stenosis severity, plaque characteristics, coronary computed tomography angiography (CTA)-derived fractional flow reserve (FFRCT), and lesion-specific ischaemia identified by FFR in a substudy of the NXT trial (Analysis of Coronary Blood Flow Using CT Angiography: Next Steps). METHODS AND RESULTS: Coronary CTA stenosis, plaque volumes, FFRCT, and FFR were assessed in 484 vessels from 254 patients. Stenosis >50% was considered obstructive. Plaque volumes (non-calcified plaque [NCP], low-density NCP [LD-NCP], and calcified plaque [CP]) were quantified using semi-automated software. Optimal thresholds of quantitative plaque variables were defined by area under the receiver-operating characteristics curve (AUC) analysis. Ischaemia was defined by FFR or FFRCT ≤0.80. Plaque volumes were inversely related to FFR irrespective of stenosis severity. Relative risk (95% confidence interval) for prediction of ischaemia for stenosis >50%, NCP ≥185 mm(3), LD-NCP ≥30 mm(3), CP ≥9 mm(3), and FFRCT ≤0.80 were 5.0 (3.0-8.3), 3.7 (2.4-5.6), 4.6 (2.9-7.4), 1.4 (1.0-2.0), and 13.6 (8.4-21.9), respectively. Low-density NCP predicted ischaemia independent of other plaque characteristics. Low-density NCP and FFRCT yielded diagnostic improvement over stenosis assessment with AUCs increasing from 0.71 by stenosis >50% to 0.79 and 0.90 when adding LD-NCP ≥30 mm(3) and LD-NCP ≥30 mm(3) + FFRCT ≤0.80, respectively. CONCLUSION: Stenosis severity, plaque characteristics, and FFRCT predict lesion-specific ischaemia. Plaque assessment and FFRCT provide improved discrimination of ischaemia compared with stenosis assessment alone.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle