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Enregistrement W2548826879 · doi:10.1161/circimaging.113.000297

Noninvasive Fractional Flow Reserve Derived From Computed Tomography Angiography for Coronary Lesions of Intermediate Stenosis Severity

2013· article· en· W2548826879 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFractional flow reserveStenosisReceiver operating characteristicRadiologyArea under the curvePositive predicative valuePredictive valuePredictive value of testsConfidence intervalComputed tomography angiographyDiagnostic accuracyAngiographyComputed tomographyCardiologyCoronary angiographyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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