Rationale and design of the precise percutaneous coronary intervention plan (<scp>P3</scp>) study: Prospective evaluation of a virtual computed tomography‐based percutaneous intervention planner
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Fractional flow reserve (FFR) measured after percutaneous coronary intervention (PCI) has been identified as a surrogate marker for vessel related adverse events. FFR can be derived from standard coronary computed tomography angiography (CTA). Moreover, the FFR derived from coronary CTA (FFR CT ) Planner is a tool that simulates PCI providing modeled FFR CT values after stenosis opening. Aim To validate the accuracy of the FFR CT Planner in predicting FFR after PCI with invasive FFR as a reference standard. Methods Prospective, international and multicenter study of patients with chronic coronary syndromes undergoing PCI. Patients will undergo coronary CTA with FFR CT prior to PCI. Combined morphological and functional evaluations with motorized FFR hyperemic pullbacks, and optical coherence tomography (OCT) will be performed before and after PCI. The FFR CT Planner will be applied by an independent core laboratory blinded to invasive data, replicating the invasive procedure. The primary objective is to assess the agreement between the predicted FFR CT post‐PCI derived from the Planner and invasive FFR. A total of 127 patients will be included in the study. Results Patient enrollment started in February 2019. Until December 2020, 100 patients have been included. Mean age was 64.1 ± 9.03, 76% were males and 24% diabetics. The target vessels for PCI were LAD 83%, LCX 6%, and RCA 11%. The final results are expected in 2021. Conclusion This study will determine the accuracy and precision of the FFR CT Planner to predict post‐PCI FFR in patients with chronic coronary syndromes undergoing percutaneous revascularization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».