Algorithmic Versus Expert Human Interpretation of Instantaneous Wave-Free Ratio Coronary Pressure-Wire Pull Back Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate whether algorithmic interpretation (AI) of instantaneous wave-free ratio (iFR) pressure-wire pull back data would be noninferior to expert human interpretation. BACKGROUND: Interpretation of iFR pressure-wire pull back data can be complex and is subjective. METHODS: Fifteen human experts interpreted 1,008 iFR pull back traces (691 unique, 317 duplicate). For each trace, experts determined the hemodynamic appropriateness for percutaneous coronary intervention (PCI) and, in such cases, the optimal physiological strategy for PCI. The heart team (HT) interpretation was determined by consensus of the individual expert opinions. The same 1,008 pull back traces were also interpreted algorithmically. The coprimary hypotheses of this study were that AI would be noninferior to the interpretation of the median expert human in determining: 1) the hemodynamic appropriateness for PCI; and 2) the physiological strategy for PCI. RESULTS: Regarding the hemodynamic appropriateness for PCI, the median expert human demonstrated 89.3% agreement with the HT in comparison with 89.4% for AI (p < 0.01 for noninferiority). Across the 372 cases judged as hemodynamically appropriate for PCI according to the HT, the median expert human demonstrated 88.8% agreement with the HT in comparison with 89.7% for AI (p < 0.0001 for noninferiority). On reproducibility testing, the HT opinion itself changed 1 in 10 times for both the appropriateness for PCI and the physiological PCI strategy. In contrast, AI showed no change. CONCLUSIONS: AI of iFR pressure-wire pull back data was noninferior to expert human interpretation in determining both the hemodynamic appropriateness for PCI and the optimal physiological strategy for PCI.
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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 | 0,075 | 0,290 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».