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Enregistrement W4223625349 · doi:10.1016/j.jcmg.2022.02.003

Clinical Validation of a Virtual Planner for Coronary Interventions Based on Coronary CT Angiography

2022· article· en· W4223625349 sur OpenAlexaff
Jeroen Sonck, Sakura Nagumo, Bjarne Linde Nørgaard, Hiromasa Otake, Brian Ko, Jinlong Zhang, Takuya Mizukami, Michael Mæng, Daniele Andreini, Yu Takahashi, Jesper Møller Jensen, Abdul Rahman Ihdayhid, Ward Heggermont, Emanuele Barbato, Niya Mileva, Daniel Munhoz, Jozef Bartúnek, Adam Updegrove, Amy Collinsworth, Martin Pěnička, Lieven Van Hoe, Jonathon Leipsic, Bon‐Kwon Koo, Bernard De Bruyne, Carlos Collet

Notice bibliographique

RevueJACC. Cardiovascular imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésCoronary angiographyMedicineRadiologyAngiographyPsychological interventionCardiologyPlannerInternal medicineComputer scienceArtificial intelligenceMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low fractional flow reserve (FFR) values after percutaneous coronary intervention (PCI) carry a worse prognosis than high post-PCI FFR values. Therefore, the ability to predict post-PCI FFR might play an important role in procedural planning. Post-PCI FFR values can now be computed from pre-PCI coronary computed tomography angiography (CTA) using the fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography revascularization planner (FFRCT Planner). The aim of this study was to validate the accuracy of the FFRCT Planner. In this multicenter, investigator-initiated, prospective study, patients with chronic coronary syndromes and significant lesions based on invasive FFR ≤0.80 were recruited. The FFRCT Planner was applied to the fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography (FFRCT) model, simulating PCI. The primary objective was the agreement between the predicted post-PCI FFR by the FFRCT Planner and measured post-PCI FFR. Accuracy of the FFRCT Planner’s luminal dimensions was assessed by using post-PCI optical coherence tomography as the reference. Overall, 259 patients were screened, with 120 patients (123 vessels) included in the final analysis. The mean patient age was 64 ± 9 years, and 24% had diabetes. Measured FFR post-PCI was 0.88 ± 0.06, and the FFRCT Planner FFR was 0.86 ± 0.06 (mean difference: 0.02 ± 0.07 FFR unit; limits of agreement: –0.12 to 0.15). Optical coherence tomography minimal stent area was 5.60 ± 2.01 mm2, and FFRCT Planner minimal stent area was 5.0 ± 2.2 mm2 (mean difference: 0.66 ± 1.21 mm2; limits of agreement: –1.7 to 3.0). The accuracy and precision of the FFRCT Planner remained high in cases with focal and diffuse disease and with low and high calcium burden. The FFRCT-based technology was accurate and precise for predicting FFR after PCI. (Precise Percutaneous Coronary Intervention Plan Study [P3]; NCT03782688)

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 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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,007
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations101
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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