Noninvasive Fractional Flow Reserve Derived From Computed Tomography Angiography for Coronary Lesions of Intermediate Stenosis Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fractional flow reserve derived from computed tomography angiography (FFRCT) is a noninvasive method for diagnosis of ischemic coronary lesions. To date, the diagnostic performance of FFRCT for lesions of intermediate stenosis severity remains unexamined. METHODS AND RESULTS: Among 407 vessels from 252 patients at 17 centers who underwent CT, FFRCT, invasive coronary angiography, and invasive FFR, we identified 150 vessels of intermediate stenosis by CT, defined as 30% to 69% stenosis. FFRCT, FFR, and CT were interpreted in blinded fashion by independent core laboratories. FFRCT and FFR ≤0.80 were considered hemodynamically significant, whereas CT stenosis ≥50% was considered obstructive. Diagnostic performance of FFRCT versus CT was assessed for accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive values, and negative predictive values. Area under the receiver operating characteristic curve and net reclassification improvement were evaluated. For lesions of intermediate stenosis severity, accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of FFRCT were 71%, 74%, 67%, 41%, and 90%, whereas accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of CT stenosis were 63%, 34%, 72%, 27%, and 78%. FFRCT demonstrated superior discrimination compared with CT stenosis on per-patient (area under the receiver operating characteristic curve, 0.81 versus 0.50; P=0.0001) and per-vessel basis (area under the receiver operating characteristic curve, 0.79 versus 0.53; P<0.0001). FFRCT demonstrated significant reclassification of CT stenosis for lesion-specific ischemia (net reclassification improvement, 0.45; 95% confidence interval, 0.25-0.65; P=0.01). CONCLUSIONS: FFRCT possesses high diagnostic performance for diagnosis of ischemic for lesions of intermediate stenosis severity. Notably, the high sensitivity and negative predictive value suggest the ability of FFRCT to effectively rule out intermediate lesions that cause ischemia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».