Transient ischaemic dilation and post-stress wall motion abnormality increase risk in patients with less than moderate ischaemia: analysis of the REFINE SPECT registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Ischaemia on single-photon emission computed tomography (SPECT) myocardial perfusion imaging (MPI) is strongly associated with cardiovascular risk. Transient ischaemic dilation (TID) and post-stress wall motion abnormalities (WMA) are non-perfusion markers of ischaemia with incremental prognostic utility. Using a large, multicentre SPECT MPI registry, we assessed the degree to which these features increased the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) in patients with less than moderate ischaemia. METHODS AND RESULTS: Ischaemia was quantified with total perfusion deficit using semiautomated software and classified as: none (<1%), minimal (1 to <5%), mild (5 to <10%), moderate (10 to <15%), and severe (≥15%). Univariable and multivariable Cox proportional hazard analyses were used to assess associations between high-risk imaging features and MACE. We included 16 578 patients, mean age 64.2 and median follow-up 4.7 years. During follow-up, 1842 patients experienced at least one event. Patients with mild ischaemia and TID were more likely to experience MACE compared with patients without TID [adjusted hazard ratio (HR) 1.42, P = 0.023], with outcomes not significantly different from patients with moderate ischaemia without other high-risk features (unadjusted HR 1.15, P = 0.556). There were similar findings in patients with post-stress WMA. However, in multivariable analysis of patients with mild ischaemia, TID (adjusted HR 1.50, P = 0.037), but not WMA, was independently associated with increased MACE. CONCLUSION: In patients with mild ischaemia, TID or post-stress WMA identify groups of patients with outcomes similar to patients with moderate ischaemia. Whether these combinations identify patients who may derive benefit from revascularization deserves further investigation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».