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Enregistrement W2952878369 · doi:10.1016/j.ijcha.2019.100381

Quantitative low-dose rest and stress CT myocardial perfusion imaging with a whole-heart coverage scanner improves functional assessment of coronary artery disease

2019· article· en· W2952878369 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

RevueIJC Heart & Vasculature · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesKaohsiung Veterans General HospitalCedars-Sinai Medical CenterMinistry of Science and Technology
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseMyocardial perfusion imagingCardiologyPerfusionInternal medicineRest (music)Perfusion scanningStress testing (software)RadiologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We evaluated the diagnostic accuracy of myocardial blood flow (MBF) and perfusion reserve (MPR) measured from low-dose dynamic contrast-enhanced (DCE) imaging with a whole-heart coverage CT scanner for detecting functionally significant coronary artery disease (CAD). METHODS: Twenty one patients with suspected or known CAD had rest and dipyridamole stress MBF measurements with CT and SPECT myocardial perfusion imaging (MPI), and lumen narrowing assessment with coronary angiography (catheter and/or CT based) within 6 weeks. SPECT MBF measurements and coronary angiography were used together as reference to determine the functional significance of coronary artery stenosis. In each CT MPI study, DCE images of the whole heart were acquired with breath-hold using a low-dose acquisition protocol to generate MBF maps. Binomial logistic regression analysis was used to determine the diagnostic accuracy of CT-measured MBF and MPR (ratio of stress to rest MBF) for assessing functionally significant coronary stenosis. RESULTS: Mean stress MBF and MPR in ischemic segments were lower than those in non-ischemic segments (1.37 ± 0.34 vs. 2.14 ± 0.64 ml/min/g; 1.56 ± 0.41 vs. 2.53 ± 0.70; p < 0.05 for all). The receiver operating characteristic curve analysis revealed that MPR (AUC 0.916, 95%CI: 0.885-0.947) had a superior power than stress MBF (AUC 0.869, 95%CI: 0.830-0.909) for differentiating non-ischemic and ischemic myocardial segments (p = 0.045). On a per-vessel and per-segment analysis, concomitant use of MPR and stress MBF thresholds further improved the diagnostic accuracy compared to MPR or stress MBF alone for detecting obstructive coronary lesions (per-vessel: 93.4% vs. 83.6% and 88.5%, respectively; per-segment: 90.0% vs. 83.7% and 83.1%, respectively). The estimated effective dose of a rest and stress CT MPI study was 3.04 and 3.19 mSv respectively. CONCLUSION: Quantitative rest and stress myocardial perfusion measurement with a large-coverage CT scanner improves the diagnostic accuracy for detecting functionally significant coronary stenosis.

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 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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