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Enregistrement W3181489901 · doi:10.1002/ccd.29863

Coronary microcirculation assessment using functional angiography: Development of a wire‐free method applicable to conventional coronary angiograms

2021· article· en· W3181489901 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCatheterization and Cardiovascular Interventions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFractional flow reserveCardiologyInternal medicineCoronary angiographyGold standard (test)AngiographyMicrocirculationStenosisVascular resistanceRadiologyBlood pressureMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We aimed to develop a novel wire- and adenosine-free microcirculatory resistive index from functional angiography (angio-IMR) to estimate coronary microcirculatory resistance, and to investigate how this method can improve clinical interpretation of physiological stenosis assessment with quantitative flow ratio (QFR). BACKGROUND: Hyperemic index of coronary microcirculatory resistance (IMR) is a widely used tool to assess microcirculatory dysfunction. However, the need of dedicated intracoronary wire and hyperemia limits its adoption in clinical practice. METHODS: We performed our study in two separate stages: (1) development of a formula (angio-IMR) to estimate IMR from resting angiograms and aortic pressure (Pa), and (2) validation of the method in a clinical population using invasively measured IMR as reference. Additionally, QFR diagnostic performance was assessed considering angio-IMR values. RESULTS: We developed the formula: angio-IMR = (Pa-[0.1*Pa])*QFR*e-Tmn (where e-Tmn is an estimation of hyperaemic mean transit time) and validated it in 115 vessels (104 patients). Angio-IMR correlated well with IMR (Spearman's rho = 0.70, p < 0.001). Sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, accuracy and area under the curve of angio-IMR to predict IMR were 87.5% (73.2-95.8), 85.3% (75.3-92.4), 76.1% (64.5-84.8), 92.8% (84.9-96.7), 85% and 0.90 (0.83-0.95), respectively. False positive QFR measurements decreased from 19.5% to 8.5% when angio-IMR was incorporated into the QFR interpretation workflow. CONCLUSIONS: Estimation of IMR without physiology wire and adenosine is feasible. Coronary microcirculatory dysfunction causing high IMR can be ruled-out with high confidence in vessels with low angio-IMR. Awareness of angio-IMR contributes to a better clinical interpretation of functional stenosis assessment with QFR.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,274 · 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