Diagnosing coronary artery disease after a positive coronary computed tomography angiography: the Dan-NICAD open label, parallel, head to head, randomized controlled diagnostic accuracy trial of cardiovascular magnetic resonance and myocardial perfusion scintigraphy
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Perfusion scans after coronary computed tomography angiography (CCTA) in patients with suspected coronary artery disease (CAD) may reduce unnecessary invasive coronary angiographies (ICAs). However, the diagnostic accuracy of perfusion scans after primary CCTA is unknown. The aim of this study was to determine the diagnostic accuracy of cardiac magnetic resonance (CMR) and myocardial perfusion scintigraphy (MPS) against ICA with fractional flow reserve (FFR) in patients suspected of CAD by CCTA. Methods and results: Included were consecutive patients (1675) referred to CCTA with symptoms of CAD and low/intermediate risk profile. Patients with suspected CAD based on CCTA were randomized 1:1 to CMR or MPS followed by ICA with FFR. Obstructive CAD was defined as FFR ≤ 0.80 or > 90% diameter stenosis by visual assessment. After initial CCTA, 392 patients (23%) were randomized; 197 to CMR and 195 to MPS. Perfusion scans and ICA were completed in 292 patients (CMR 148, MPS 144). Based on the ICA, 117/292 (40%) patients were classified with CAD. Sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV), and positive predictive value (PPV) for CMR were 41%, 95% CI [28-54], 84% [75-91], 62% [45-78], and 68% [58-76], respectively. For the MPS group 36% [24-50], 94% [87-98], 81% [61-93], and 68% [59-76], respectively. Conclusion: Patients with low/intermediate CAD risk and a positive CCTA scan represent a challenge to perfusion techniques indicated by the low sensitivity of both CMR and MPS with FFR as a reference. The mechanisms underlying this discrepancy need further investigation.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».