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Enregistrement W4311750312 · doi:10.1093/eurheartjsupp/suac121.290

483 CORONARY ATHEROSCLEROSIS PHENOTYPES IN FOCAL AND DIFFUSE DISEASE

2022· article· en· W4311750312 sur OpenAlexaff
Marta Belmonte, Koshiro Sakai, Takuya Mizukami, Jonathon Leipsic, Jeroen Sonck, Bjarne Linde Nørgaard, Brian Ko, Michael Mæng, Jesper Moller Jansen, Daniele Andreini, Hirofumi Ohashi, Toshiro Shinke, Charles A. Taylor, Bernard De Bruyne, Carlos Collet

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFractional flow reserveCoronary artery diseaseCardiologyInternal medicineProspective cohort studyRadiologyCoronary angiographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The pathophysiological interplay between coronary physiology and plaque characteristics remains poorly understood. Pullback pressure gradient (PPG) is a novel physiological index that discriminates focal from diffuse coronary artery disease (CAD) based on coronary physiology. We aimed to compare plaque characteristics using between atherosclerotic patterns defined by coronary physiology. Methods Multicenter, prospective, controlled, single-arm study conducted in five countries (NCT03782688). Patients with functionally significant lesions based on invasive fractional flow reserve (FFR<0.80) were included. Subjects underwent coronary computed tomography angiography (CCTA) with quantitative plaque analysis followed by an invasive procedure with optical coherence tomography (OCT) and motorized intracoronary pressure recordings. Fractional flow reserve (FFR) pullback curves were processed to calculate the PPG. The PPG ranges from 0, indicating diffuse disease, to 1, pointing to focal CAD. Focal and diffuse CAD were defined according to the median PPG value. Results Overall, 117 patients (120 vessels) were included. The mean age was 64±9, 80% were male, and 22% had diabetes (no difference between focal vs. diffuse). Median PPG was 0.66 [0.54, 0.75]. In CCTA analysis, the plaque burden at minimum lumen area was higher in patients with focal CAD (87±8% focal vs. 82±10% diffuse, p=0.003). Calcifications were significantly more prevalent in patients with diffuse CAD (Agatston score per vessel 50 [9, 166] focal vs. 151 [46, 360] diffuse, p=0.019). In OCT plaque analysis, patients with focal CAD had a significantly higher prevalence of circumferential lipid-rich plaque (37% focal vs. 4% diffuse, p=0.001) and thin-cap fibroatheroma (TCFA 47% focal vs. 10% diffuse, p=0.002). High PPG predicted the presence of TCFA with an AUC of 0.73 (95% CI 0.58 to 0.87). PPG and fibrous cap thickness were negatively correlated (r=-0.55, 95% CI -0.74 to -0.28) independently of FFR. Conclusions Atherosclerotic plaque phenotypes associate with intracoronary hemodynamics. Vessels with focal disease (high PPG) had a higher plaque burden and predominantly lipid-rich plaque with a high prevalence of TCFA, whereas calcifications were the hallmark of vessels with diffuse pressure loss.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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