CT-Derived Fractional Flow Reserve (FFR <sub>CT</sub> ): From Gatekeeping to Roadmapping
Notice bibliographique
Résumé
Coronary computed tomography angiography (CCTA) has emerged as the preferred modality in the diagnosis of coronary artery disease, but it is limited by modest specificity. By applying principles of computational fluid dynamics, flow fraction reserve, a measure of lesion-specific ischemia that is used to guide revascularization, can be noninvasively derived from CCTA, the so-called computed tomography–derived flow fractional reserve (FFR CT ). The accuracy of FFR CT in discriminating ischemia has been extensively validated, and it has been shown to improve the specificity of CCTA. Compared to other stress myocardial perfusion imaging, FFR CT has superior or comparable accuracy. Clinical studies have provided strong evidence that FFR CT has significant prognostic implications and informs clinical decisions for revascularization, serving as a gatekeeper to invasive coronary angiography. In addition, FFR CT-based tools can be used to simulate the physiological consequences of different revascularization strategies, thus providing the roadmap to achieve complete revascularization. Although challenges remain, ongoing research and randomized controlled trials are expected to address current limitations and better define its role in clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».