P6162Difference in progression to obstructive lesions according to the presence of high-risk plaque features
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is still debatable whether the so-called high-risk plaque (HRP) simply represents a certain phase during the natural history of coronary atherosclerotic plaques or the disease progression would differ according to the presence of HRP. Purpose We determined whether the pattern of non-obstructive lesion progression into obstructive lesions would differ according to the presence of HRP. Methods Patients with non-obstructive coronary artery disease, defined as % diameter stenosis (%DS) ≥50%, were enrolled from a prospective, multinational registry of consecutive patients who underwent serial coronary computed tomography angiography at an inter-scan interval of ≥2 years. HRP was defined as lesions with ≥2 of positive remodelling, spotty calcification, and low-attenuation plaque. The total and compositional percent atheroma volume (PAV) at baseline and annualized PAV change were compared between non-HRP and HRP lesions. Results A total of 1,115 non-obstructive lesions were identified from 327 patients (61.1±8.9 years old, 66.0% male). There were 690 non-HRP and 425 HRP lesions. HRP lesions possessed greater PAV and %DS at baseline compared to non-HRP lesions. However, the annualized total and non-calcified PAV change were greater in non-HRP lesions than in HRP lesions. On multivariate analysis, addition of baseline PAV and %DS to clinical risk factors improved the predictive power of the model (Table). When clinical risk factors, PAV, %DS, and HRP were all adjusted on Model 3, only baseline PAV and %DS independently predicted the development of obstructive lesions (hazard ratio (HR) 1.046 [95% confidence interval (CI): 1.026–1.066] and HR 1.087 [95% CI: 1.055–1.119], respectively, all p<0.001), while HRP did not (p>0.05). Comparison of C-statistics of per-lesion analysis to predict progression to obstructive lesion C-statistics (95% CI) P Model 1: Baseline PAV 0.880 (0.879–0.884) – Model 2: Model 1 + baseline %DS 0.938 (0.937–0.939) vs. Model 1: <0.001 Model 3: Model 2 + HRP 0.935 (0.934–0.937) vs. Model 2: 0.004 Adjusted for age, male sex, hypertension, diabetes mellitus, hyperlipidemia, family history of coronary artery disease, smoking, body mass index, and statin use. Conclusion The pattern of individual coronary atherosclerotic plaque progression differed according to the presence of HRP. Baseline PAV was the most important predictor for lesions developing into obstructive lesions rather than the presence of HRP features at baseline. Acknowledgement/Funding This work was supported by the National Research Foundation of Korea funded by the Ministry of Science and ICT (Grant No. 2012027176).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».