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Enregistrement W3107364231 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.0157

Real world utilization of CT derived fractional flow reserve in stable angina from contemporary practice: impact on downstream utilization of invasive coronary angiogram and clinical decision making

2020· article· en· W3107364231 sur OpenAlexaboutno aff
SHIRLEY P. RAY, K Green, A. Shamsi, Arif Mahmood, Andrew Hatrick, Nicola Hughes, Sudhir Rathore

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFractional flow reserveStenosisCoronary artery diseaseChest painCardiologyRadiologyInternal medicineAnginaComputed tomography angiographyCanadian Cardiovascular SocietyRetrospective cohort studyAngiographyCoronary angiographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction - Fractional flow reserve (FFR), a pressure wire-based index used during coronary angiography to assess the severity of potential coronary stenosis, is considered as the reference standard for evaluating the severity of stenosis in coronary artery disease (CAD). Recently, computed tomography angiography-derived fractional flow reserve (FFRct) has been recommended for evaluating functional severity of stenoses as it improves diagnostic accuracy and reduces the need for invasive coronary angiography. Purpose To determine whether non-invasive FFRct predicts severity of coronary artery disease and whether its addition improves efficiency of proceeding to revascularisation and invasive coronary angiography (ICA) compared to coronary computed tomography angiography (CTA) without FFR. Methods This observational retrospective single center study included two cohorts of patients who presented in a District General Hospital in UK. The first group consisted of all patients who underwent coronary CTA for chest pain from January 2013 to December 2014. The second cohort consisted of all patients who proceeded to have measurement of FFRct from April 2018 to June 2019 after routine coronary CTA for chest pain. The two groups showed similar demographics. FFRct was analysed using the software HeartFlow. We determined the agreement of FFRct (positive if <0.80) with stenosis on CTA and ICA (positive if >50% left main or >70% other coronary artery) and whether it correlated with need for revascularisation. We also assessed if adding FFRct <0.80 improved efficiency of referral to ICA, defined as decreased diagnosis of mild or moderate stenosis (<70%) and higher yield of severe disease (>70%). The two cohorts were compared to determine the above specific end-points. Results In the first cohort, data was collected for 915 patients. 240 (26.2%) of these patients proceeded to ICA, which showed severe disease in 31 (3.3%) patients needing revascularisation. In the second cohort of patients, 824 patients underwent coronary CTA and 201 (24.4%) proceeded to have FFRct measurements. 99 (49%) of these patients had a negative FFR and 65 (32%) patients had a positive result (<0.80). There was agreement between FFRct and invasive coronary angiography/stress echo in 44 (77%) patients, with regards to severity /revascularisation. The need for ICA was significantly reduced if coronary CTA and FFRct were both done (240/915; 26.2% vs 54/824; 6.5%: p value <0.00001). Conclusion Reserving ICA for patients with a positive FFRct (<0.80) could reduce the number of ICA after coronary CTA and augment the number of ICA leading to revascularisation. Use of FFRct as a gatekeeper to ICA will improve appropriate selection of patients referred and this in-turn will reduce the burden of complications associated with invasive procedures, reduce costs and ensure better utilization of Cath-lab resources. Funding Acknowledgement Type of funding source: None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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