Fractional Flow Reserve Derived from Coronary Computed Tomography Angiography Safely Defers Invasive Coronary Angiography in Patients with Stable Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In the United States, the real-world feasibility and outcome of using fractional flow reserve from coronary computed tomography angiography (FFRCT) is unknown. We sought to determine whether a strategy that combined coronary computed tomography angiography (CTA) and FFRCT could safely reduce the need for invasive coronary angiography (ICA), as compared to coronary CTA alone. Methods: The study included 387 consecutive patients with suspected CAD referred for coronary CTA with selective FFRCT and 44 control patients who underwent CTA alone. Lesions with 30–90% diameter stenoses were considered of indeterminate hemodynamic significance and underwent FFRCT. Nadir FFRCT ≤ 0.80 was positive. The rate of patients having ICA, revascularization and major adverse cardiac events were recorded. Results: Using coronary CTA and selective FFRCT, 121 patients (32%) had at least one vessel with ≥50% diameter stenosis; 67/121 (55%) patients had at least one vessel with FFRCT ≤ 0.80; 55/121 (45%) underwent ICA; and 34 were revascularized. The proportion of ICA patients undergoing revascularization was 62% (34 of 55). The number of patients with vessels with 30–50% diameter of stenosis was 90 (23%); 28/90 (31%) patients had at least one vessel with FFRCT ≤ 0.80; 8/90 (9%) underwent ICA; and five were revascularized. In our institutional practice, compared to coronary CTA alone, coronary CTA with selective FFRCT reduced the rates of ICA (45% vs. 80%) for those with obstructive CAD. Using coronary CTA with selective FFRCT, no major adverse cardiac events occurred over a mean follow-up of 440 days. Conclusion: FFRCT safely deferred ICA in patients with CAD of indeterminate hemodynamic significance. A high proportion of those who underwent ICA were revascularized.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».