051 FRACTIONAL FLOW RESERVE AND THE INSTANT WAVE-FREE RATIO HAVE EQUIVALENT AGREEMENT WITH FLOW BASED INDICES ACROSS THE ENTIRE SPECTRUM OF STENOSIS SEVERITY RESULTS OF THE CLARIFY STUDY RESULTS OF CLARIFY
Notice bibliographique
Résumé
Background The instantaneous wave-free ratio (iFR) is a vasodilator-free pressure-only measure of the haemodynamic severity of a coronary stenosis comparable to fractional flow reserve (FFR) in diagnostic categorisation. In this study we use hyperaemic stenosis resistance (HSR), a combined pressure-and-flow index as an arbiter to determine when iFR and FFR disagree, which index is most representative of the hemodynamic significance of the stenosis. We then test whether administering adenosine significantly improves diagnostic performance of iFR. Methods In 51 vessels intra-coronary pressure and flow velocity was measured distal to the stenosis at rest and during adenosine mediated hyperaemia. iFR (at rest and during adenosine administration, iFRa), FFR, HSR, baseline and hyperaemic microvascular resistance were calculated using automated algorithms. Results iFRa had significantly lower values than FFR and iFR (median iFRa 0.73 (0.58, 0.85) versus median FFR 0.84 (0.70, 0.89) and median iFR 0.93 (0.83, 0.98) p<0.001 for both). Despite this, differences in magnitude of microvascular resistance between indices did not significantly alter diagnostic agreement with HSR (ROC AUC: iFR 0.93 vs iFRa 0.94 and FFR 0.96, p=0.45). When iFR and FFR disagreed (4 cases, 7.7% of the study population), HSR agreed with iFR in 50% of cases and with FFR in 50% of cases. Conclusion iFR and FFR had equivalent agreement with classification of coronary stenosis severity by HSR. Further reduction in resistance by the administration of adenosine did not improve diagnostic categorisation. This suggests that basal iFR flow is sufficient to allow accurate discrimination of stenosis severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».