Combination of Lesion Stenosis and Myocardial Supply Area Assessed by Coronary Computed Tomography Angiography for Prediction of Myocardial Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Recent clinical studies revealed that anatomical information assessed by coronary computed tomography angiography (CTA) may be used effectively to diagnose coronary artery disease (CAD). However, a physiological assessment, demonstrating myocardial ischemia, is required to justify a therapeutic strategy for CAD. This study aimed to investigate whether using CTA to assess myocardial supply area can improve the prediction of myocardial ischemia.We analyzed 201 vessels with moderate (luminal narrowing ≥ 50%, < 70%) and severe (luminal narrowing ≥ 70%, < 99%) stenosis on CTA from 174 patients, who were suspected of having stable angina and underwent measurement of fractional flow reserve (FFR). The myocardial area supplied by the coronary artery, distal to the stenosis, was evaluated with CTA, as reported previously (modified Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart score) and was classified into 3 groups (large, medium, and small).Both percentage area stenosis and myocardial supply area were significantly correlated with FFR (r = -0.46, P < 0.01, and r = -0.45, P < 0.01). Among patients who had coronary plaques, with moderate stenosis and a small myocardial supply area, only 3 of 42 lesions (7%) were identified as ischemic; deviation from the ischemic threshold (FFR = 0.80) was P < 0.01. The combined assessment of lesion stenosis and myocardial supply area, using CTA, improved the prediction of myocardial ischemia significantly compared to lesion stenosis alone (77% versus 59%, P < 0.01).Adding the assessment of myocardial supply area to standard CTA might help predict myocardial ischemia in patients with stable angina pectoris.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».