Impact of Sublingual Nitroglycerin on the Assessment of Computed Tomography–derived Fractional Flow Reserve: An Intraindividual Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the impact of nitroglycerin (NTG) on the assessment of computed tomography-derived fractional flow reserve (CT-FFR). MATERIALS AND METHODS: Seventy-seven patients with suspected coronary artery disease were recruited, and they underwent computed tomography angiography (CCTA) before and after NTG administration. The CT-FFRs were compared at 2 CCTAs. The difference was compared using the Wilcoxon signed rank test. Patients were divided into normal and stenosis groups according to CCTA results. Vessels in the stenosis group were further divided into different groups based on coronary artery calcium score (CACS) and stenosis degree. The poststenotic CT-FFR differences before and after NTG (DCT-FFR) were calculated to evaluate the impact of stenosis degree and CACS. Terminal CT-FFRs derived from CCTAs before and after NTG in total and vessel-specific levels were compared in the normal group. RESULTS: Of 47 patients in the stenosis group, poststenotic CT-FFR was significantly increased after NTG at per-vessel level. By taking CT-FFR of 0.75 or lower as the threshold, 5 and 4 patients showed abnormal CT-FFR before and after NTG, respectively. No significant differences were noted among the various stenosis degree and CACS groups regarding DCT-FFR. Of 30 patients in the normal group, terminal CT-FFR was significantly increased after NTG in total level and vessel-specific level of left anterior descending and right coronary artery, but not in the left circumflex. CONCLUSIONS: Both post lesion and distal vessel CT-FFR significantly improved after the administration of GTN with the degree of change not affected by stenosis severity or CACS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».