Quantification of Coronary Atherosclerosis in the Assessment of Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnosis of coronary artery disease and management strategies have relied solely on the presence of diameter stenosis ≥50%. We assessed whether direct quantification of plaque burden (PB) and plaque characteristics assessed by coronary computed tomography angiography could provide additional value in terms of predicting rapid plaque progression. Methods and Results: From a 13-center, 7-country prospective observational registry, 1345 patients (60.4±9.4 years old; 57.1% male) who underwent repeated coronary computed tomography angiography >2 years apart were enrolled. For conventional angiographic analysis, the presence of stenosis ≥50%, number of vessel involved, segment involvement score, and the presence of high-risk plaque feature were determined. For quantitative analyses, PB and annual change in PB (△PB/y) in the entire coronary tree were assessed. Clinical outcomes (cardiac death, nonfatal myocardial infarction, and coronary revascularization) were recorded. Rapid progressors, defined as a patient with ≥median value of △PB/y (0.33%/y), were older, more frequently male, and had more clinical risk factors than nonrapid progressors (all P <0.05). After risk adjustment, addition of baseline PB improved prediction of rapid progression to each angiographic assessment of coronary artery disease, and the presence of high-risk plaque further improved the predictive performance (all P <0.001). For prediction of adverse outcomes, adding both baseline PB and △PB/y showed best predictive performance (C statistics, 0.763; P <0.001). Conclusions: Direct quantification of atherosclerotic PB in addition to conventional angiographic assessment of coronary artery disease might be beneficial for improving risk stratification of coronary artery disease. Clinical Trial Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT02803411.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».