MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2749792207 · doi:10.1161/jaha.117.005587

Myocardial Perfusion Imaging Versus Computed Tomography Angiography–Derived Fractional Flow Reserve Testing in Stable Patients With Intermediate‐Range Coronary Lesions: Influence on Downstream Diagnostic Workflows and Invasive Angiography Findings

2017· article· en· W2749792207 sur OpenAlexaff
Bjarne Linde Nørgaard, Lars Christian Gormsen, Hans Erik Bøtker, Erik Thorlund Parner, L H Nielsen, Ole Norling Mathiassen, Erik Lerkevang Grove, Kristian Altern Øvrehus, Sara Gaur, Jonathon Leipsic, Kamilla Bech Pedersen, Christian Juhl Terkelsen, Evald Høj Christiansen, Anne Kaltoft, Michael Mæng, Steen Dalby Kristensen, Lars Romer Krusell, Jens Flensted Lassen, Jesper Møller Jensen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésMedicineFractional flow reserveRadiologyMyocardial perfusion imagingAngiographyPerfusionComputed tomographyPerfusion scanningCoronary angiographyCoronary artery diseaseCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Data on the clinical utility of coronary computed tomography angiography–derived fractional flow reserve ( FFR CT ) are sparse. In patients with intermediate (40–70%) coronary stenosis determined by coronary computed tomography angiography, we investigated the association of replacing standard myocardial perfusion imaging with FFR CT testing with downstream utilization of invasive coronary angiography ( ICA ) and the diagnostic yield of ICA (rate of no obstructive disease, and rate of revascularization). Methods and Results This was a single‐center observational study of symptomatic patients with suspected coronary artery disease referred to coronary computed tomography angiography between 2013 and 2015. Patients were divided into 3 historical groups based on the adjunctive functional testing approach: myocardial perfusion imaging (n=1332) or FFR CT “implementation” (n=800) or “clinical use” (n=1391). Propensity score matching was used to estimate the average period effect on outcomes. Patients in the FFR CT clinical use group versus the myocardial perfusion imaging group were older and had higher pretest probability of obstructive disease. After adjusting for baseline risk characteristics, there was a reduction in downstream ICA utilization (absolute risk difference: −4.2; 95% CI, −6.9 to −1.6; P =0.002). In patients referred to ICA , findings of no obstructive coronary artery disease decreased (−12.8%; 95% CI, −22.2 to −3.4; P =0.008) and rate of coronary revascularization increased (14.1%; 95% CI, 3.3–24.9; P =0.01), as did availability of functional information for guidance of revascularization (27.8%; 95% CI, 11.3–44.4; P <0.001) after clinical adoption of FFR CT . Conclusions Replacing adjunctive myocardial perfusion imaging with FFR CT testing for functional assessment of intermediate stenosis determined by coronary computed tomography angiography in stable coronary artery disease was associated with less ICA utilization, and a higher ICA diagnostic yield. The findings in this observational study needs confirmation in prospective, randomized trials.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Heart AssociationMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207