Determinants of Rejection Rate for Coronary CT Angiography Fractional Flow Reserve Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Coronary artery fractional flow reserve (FFR) derived from CT angiography (FFTCT) enables functional assessment of coronary stenosis. Prior clinical trials showed 13%–33% of coronary CT angiography studies had insufficient quality for quantitative analysis with FFRCT. Purpose To determine the rejection rate of FFRCT analysis and to determine factors associated with technically unsuccessful calculation of FFRCT. Materials and Methods Prospectively acquired coronary CT angiography scans submitted as part of the Assessing Diagnostic Value of Noninvasive FFRCT in Coronary Care (ADVANCE) registry (https://ClinicalTrials.gov: NCT02499679) and coronary CT angiography series submitted for clinical analysis were included. The primary outcome was the FFRCT rejection rate (defined as an inability to perform quantitative analysis with FFRCT). Factors that were associated with FFRCT rejection rate were assessed with multiple linear regression. Results In the ADVANCE registry, FFRCT rejection rate due to inadequate image quality was 2.9% (80 of 2778 patients; 95% confidence interval [CI]: 2.1%, 3.2%). In the 10 621 consecutive patients who underwent clinical analysis, the FFRCT rejection rate was 8.4% (n = 892; 95% CI: 6.2%, 7.2%; P < .001 vs the ADVANCE cohort). The main reason for the inability to perform FFRCT analysis was the presence of motion artifacts (63 of 80 [78%] and 729 of 892 [64%] in the ADVANCE and clinical cohorts, respectively). At multivariable analysis, section thickness in the ADVANCE (odds ratio [OR], 1.04; 95% CI: 1.001, 1.09; P = .045) and clinical (OR, 1.03; 95% CI: 1.02, 1.04; P < .001) cohorts and heart rate in the ADVANCE (OR, 1.05; 95% CI: 1.02, 1.08; P < .001) and clinical (OR, 1.06; 95% CI: 1.05, 1.07; P < .001) cohorts were independent predictors of rejection. Conclusion The rates for technically unsuccessful CT-derived fractional flow reserve in the ADVANCE registry and in a large clinical cohort were 2.9% and 8.4%, respectively. Thinner CT section thickness and lower patient heart rate may increase rates of completion of CT fractional flow reserve analysis. Published under a CC BY 4.0 license. Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Sakuma in this issue.
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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 | 0,012 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».