Additive Value of CT to Age, Aortic Diameter, and Echocardiography in Diagnosis and Classification of Bicuspid Aortic Valve in Patients with Severe Aortic Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop and validate a CT diagnostic algorithm for bicuspid aortic valve (BAV) classification. Materials and Methods This retrospective study included 212 consecutive patients with severe aortic stenosis who underwent CT followed by aortic valve replacement (mean age, 71 years [range, 27–93 years]; 125 women; 37% with a BAV) from 2012 to 2017. BAV diagnosis and BAV category were determined by using the CT diagnostic algorithm developed and were compared with those attained through surgical diagnosis. Reproducibility and agreement were assessed using the Cohen kappa (κ) coefficient. The value of adding CT to age, aortic diameter index, and transthoracic echocardiography (TTE) was evaluated by using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), net reclassification improvement (NRI), and decision-curve analysis. Results Intra- and interobserver reproducibility were good or excellent for all CT diagnoses (κ ≥ 0.6 for all). Agreement between CT and surgical diagnoses was excellent (κ = 0.90) for BAV detection and good (κ = 0.69) for BAV categorization. Sixteen percent (five of 31) of patients with functional BAV diagnosed by using CT received a diagnosis of congenital BAV at surgery. The addition of CT to age, aortic diameter, and TTE showed a higher AUC (with CT, 0.97 [95% CI: 0.91, 0.99] vs without CT, 0.91 [95% CI: 0.85, 0.95]; P = .003) and NRI (1.79 [95% CI: 1.65, 1.92], P < .001) and a higher net benefit among all BAV probabilities. Conclusion CT diagnosis was consistent with surgical diagnosis and had an additive value over traditional diagnostic methods; however, there was a risk of overlooking congenital BAV in patients with functional BAV diagnosed by using CT. Supplemental material is available for this article. Keywords: Adults, Aortic Valve, CT-Angiography, Cardiac © RSNA, 2021
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».