Performance of Computed Tomography Angiography (CTA) for the Diagnosis of Hypo-Attenuated Leaflet Thickening (HALT)
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Early hypo-attenuated leaflet thickening (HALT) is diagnosed by computed tomography angiography (CTA) in approximately 15% of patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR). We sought to investigate the diagnostic performance of CTA for the diagnosis of HALT, focusing on timing data assessment within the cardiac cycle. (2) Methods: The study enrolled 50 patients with and 50 without HALT with available post-TAVR-CTA. The primary objective was to compare the diagnostic performance of CTA readings at specific intervals and time points during the cardiac cycle (entire systole, entire diastole, end-systole, and mid-diastole) versus gold standard (consensus reading by two observers based on multiphase full cardiac cycle data sets). (3) Results: 100 CTAs were independently analysed by two observers blinded to clinical characteristics of the study population and the results from the gold standard reading. Sensitivity and specificity for the diagnosis of HALT were 84%/94% in systole, 87%/92% in diastole, 78%/95% at end-systole, and 80%/94% at mid-diastole. End-systole had the highest positive predictive value (0.88) and positive likelihood ratio (36). Cohen's kappa for interobserver reliability was 0.715 in systole, 0.578 in diastole, 0.650 at end-systole, and 0.517 at mid-diastole. (4) Conclusion: Limiting CTA reading to distinct intervals or time points during the cardiac cycle has good specificity but lowers sensitivity. For a reliable diagnosis of HALT, data sets from a multiphase CTA covering the entire cardiac cycle should be analysed. A double reader approach would be desirable in further studies investigating HALT.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».