MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3129989946 · doi:10.1155/2021/6674144

Relationship of Stress Test Findings to Anatomic or Functional Extent of Coronary Artery Disease Assessed by Coronary Computed Tomography Angiography‐Derived Fractional Flow Reserve

2021· article· en· W3129989946 sur OpenAlexaff
Demetrios Doukas, Sorcha Allen, Amy Wozniak, Siri Kunchakarra, Rina Verma, Jessica Marot, John J. López, Koen Nieman, Gianluca Pontone, Jonathon Leipsic, Jeroen J. Bax, Mark Rabbat

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteLoyola Medicine
Mots-clésMedicineFractional flow reserveCoronary artery diseaseChest painCardiologyInternal medicineStenosisComputed tomography angiographyStress testing (software)RadiologyCoronary arteriesStress EchocardiographyCoronary angiographyAngiographyArteryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. In the United States, functional stress testing is the primary imaging modality for patients with stable symptoms suspected to represent coronary artery disease (CAD). Coronary computed tomography angiography (CTA) is excellent at identifying anatomic coronary artery disease (CAD). The application of computational fluid dynamics to coronary CTA allows fractional flow reserve (FFR) to be calculated noninvasively (FFRCT). The relationship of noninvasive stress testing to coronary CTA and FFRCT in real‐world clinical practice has not been studied. Methods. We evaluated 206 consecutive patients at Loyola University Chicago with suspected CAD who underwent noninvasive stress testing followed by coronary CTA and FFRCT when indicated. Patients were categorized by stress test results (positive, negative, indeterminate, and equivocal). Duke treadmill score (DTS), METS, exercise duration, and chest pain with exercise were analyzed. Lesions ≥ 50%stenosis were considered positive by coronary CTA. FFRCT < 0.80 was considered diagnostic of ischemia. Results. Two hundred and six patients had paired noninvasive stress test and coronary CTA/FFRCT results. The median time from stress test to coronary CTA was 49 days. Average patient age was 60.3 years, and 42% were male. Of the 206 stress tests, 75% were exercise (70% echocardiographic, 26% nuclear, and 4% EKG). There were no associations of stress test results with CAD > 50% or FFRCT < 0.80 (p = 0.927 and p = 0.910, respectively). Of those with a positive stress test, only 30% (3/10) had CAD > 50% and only 50% (5/10) had FFRCT < 0.80. Chest pain with exercise did not correlate with CAD > 50% or FFRCT < 0.80 (p = 0.66 and p = 0.12, respectively). There were no significant correlations between METS, DTS, or exercise duration and FFRCT (r = 0.093, p = 0.274; r = 0.012, p = 0.883; and r = 0.034, p = 0.680; respectively). Conclusion. Noninvasive stress testing, functional capacity, chest pain with exercise, and DTS are not associated with anatomic or functional CAD using a diagnostic strategy of coronary CTA and FFRCT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioMed Research InternationalMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207