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Enregistrement W2951429854 · doi:10.1148/radiol.2019182264

Prognostic Value and Risk Continuum of Noninvasive Fractional Flow Reserve Derived from Coronary CT Angiography

2019· article· en· W2951429854 sur OpenAlexaff
Abdul Rahman Ihdayhid, Bjarne Linde Nørgaard, Sara Gaur, Jonathan Leipsic, Nitesh Nerlekar, Kazuhiro Osawa, Toru Miyoshi, Jesper Møller Jensen, Takeshi Kimura, Hiroki Shiomi, Andrejs Ērglis, Sanda Jēgere, Keith G. Oldroyd, Hans Erik Bøtker, Sujith Seneviratne, Stephan Achenbach, Brian Ko

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésMedicineFractional flow reserveCoronary angiographyCardiologyAngiographyValue (mathematics)RadiologyInternal medicineMyocardial infarctionStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Coronary CT angiography with noninvasive fractional flow reserve (FFR) predicts lesion-specific ischemia when compared with invasive FFR. The longer term prognostic value of CT-derived FFR (FFRCT) is unknown. Purpose To determine the prognostic value of FFRCT when compared with coronary CT angiography and describe the relationship of the numeric value of FFRCT with outcomes. Materials and Methods This prospective subanalysis of the NXT study (Clinicaltrials.gov: NCT01757678) evaluated participants suspected of having stable coronary artery disease who were referred for invasive angiography and who underwent FFR, coronary CT angiography, and FFRCT. The incidence of the composite primary end point of death, myocardial infarction, and any revascularization and the composite secondary end point of major adverse cardiac events (MACE: cardiac death, myocardial infarction, unplanned revascularization) were compared for an FFRCT of 0.8 or less versus stenosis of 50% or greater on coronary CT angiograms, with treating physicians blinded to the FFRCT result. Results Long-term outcomes were obtained in 206 individuals (age, 64 years ± 9.5), including 64% men. At median follow-up of 4.7 years, there were no cardiac deaths or myocardial infarctions in participants with normal FFRCT. The incidence of the primary end point was more frequent in participants with positive FFRCT compared with clinically significant stenosis at coronary CT angiography (73.4% [80 of 109] vs 48.7% [91 of 187], respectively; P < .001), with the majority of outcomes being planned revascularization. Corresponding hazard ratios (HRs) were 9.2 (95% confidence interval [CI]: 5.1, 17; P < .001) for FFRCT and 5.9 (95% CI: 1.5, 24; P = .01) for coronary CT angiography. FFRCT was a superior predictor compared with coronary CT angiography for primary end point (C-index FFRCT, 0.76 vs coronary CT angiography, 0.54; P < .001) and MACE (FFRCT, 0.71 vs coronary CT angiography, 0.52; P = .001). Frequency of MACE was higher in participants with positive FFRCT compared with coronary CT angiography (15.6% [17 of 109] vs 10.2% [19 of 187], respectively; P = .02), driven by unplanned revascularization. MACE HR was 5.5 (95% CI: 1.6, 19; P = .006) for FFRCT and 2.0 (95% CI: 0.3, 14; P = .46) for coronary CT angiography. Each 0.05-unit FFRCT reduction was independently associated with greater incidence of primary end point (HR, 1.7; 95% CI: 1.4, 1.9; P < .001) and MACE (HR, 1.4; 95% CI: 1.1, 1.8; P < .001). Conclusion In stable patients referred for invasive angiography, a CT-derived fractional flow reserve (FFRCT) value of 0.8 or less was a predictor of long-term outcomes driven by planned and unplanned revascularization and was superior to clinically significant stenosis on coronary CT angiograms. Additionally, the numeric value of FFRCT was an independent predictor of outcomes. Published under a CC BY 4.0 license. Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Dennie and Rubens in this issue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
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

Citations137
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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