Pre-procedural planning of coronary revascularization by cardiac computed tomography: An expert consensus document of the Society of Cardiovascular Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Coronary CT angiography (CCTA) demonstrated high diagnostic accuracy for detecting coronary artery disease (CAD) and a key role in the management of patients with low-to-intermediate pretest likelihood of CAD. However, the clinical information provided by this noninvasive method is still regarded insufficient in patients with diffuse and complex CAD and for planning percutaneous coronary intervention (PCI) and surgical revascularization procedures. On the other hand, technology advancements have recently shown to improve CCTA diagnostic accuracy in patients with diffuse and calcific stenoses. Moreover, stress CT myocardial perfusion imaging (CT-MPI) and fractional flow reserve derived from CCTA (CT-FFR) have been introduced in clinical practice as new tools for evaluating the functional relevance of coronary stenoses, with the possibility to overcome the main CCTA drawback, i.e. anatomical assessment only. The potential value of CCTA to plan and guide interventional procedures lies in the wide range of information it can provide: a) detailed evaluation of plaque extension, volume and composition; b) prediction of procedural success of CTO PCI using scores derived from CCTA; c) identification of coronary lesions requiring additional techniques (e.g., atherectomy and lithotripsy) to improve stent implantation success by assessing calcium score and calcific plaque distribution; d) assessment of CCTA-derived Syntax Score and Syntax Score II, which allows to select the mode of revascularization (PCI or CABG) in patients with complex and multivessel CAD. The aim of this Consensus Document is to review and discuss the available data supporting the role of CCTA, CT-FFR and stress CT-MPI in the preprocedural and possibly intraprocedural planning and guidance of myocardial revascularization interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».