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Enregistrement W4378384409 · doi:10.1016/j.jcct.2023.05.004

Coronary CT-based FFR in patients with acute myocardial infarction might predict follow-up invasive FFR: The XPECT-MI study

2023· article· en· W4378384409 sur OpenAlexaff
Melinda Boussoussou, István Édes, Fanni Nowotta, Borbála Vattay, Milán Vecsey-Nagy, Zsófia D. Drobni, Judit Simon, Márton Kolossváry, Balázs Németh, Ádám L. Jermendy, Dávid Becker, Jonathon Leipsic, Campbell Rogers, Amy Collinsworth, Pál Maurovich‐Horvat, Béla Merkely, Bálint Szilveszter

Notice bibliographique

RevueJournal of cardiovascular computed tomography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInnovációs és Technológiai MinisztériumNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapSemmelweis Egyetem
Mots-clésMedicineCardiologyMyocardial infarctionInternal medicineFractional flow reserveRadiologyCoronary angiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We aimed to evaluate whether invasive fractional flow reserve (FFRi) of non-infarction related (non-IRA) lesions changes over time in ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients. Moreover, we assessed the diagnostic performance of coronary CT angiography-derived FFR(FFR CT ) following the index event in predicting follow-up FFRi. Methods We prospectively enrolled 38 STEMI patients (mean age 61.6 ​± ​9 years, 23.1% female) who underwent non-IRA baseline and follow-up FFRi measurements and a baseline FFR CT (within ≤10 days after STEMI). Follow-up FFRi was performed at 45–60 days (FFRi and FFR CT value of ≤0.8 was considered positive). Results FFRi values showed significant difference between baseline and follow-up (median and interquartile range (IQR) 0.85 [0.78–0.92] vs. 0.81 [0.73–0.90] p ​= ​0.04, respectively). Median FFR CT was 0.81 [0.68–0.93]. In total, 20 lesions were positive on FFR CT . A stronger correlation and smaller bias were found between FFR CT and follow-up FFRi (ρ ​= ​0.86,p ​< ​0.001,bias:0.01) as compared with baseline FFRi (ρ ​= ​0.68, p ​< ​0.001,bias:0.04). Comparing follow-up FFRi and FFR CT, no false negatives but two false positive cases were found. The overall accuracy was 94.7%, with sensitivity and specificity of 100.0% and 90.0% for identifying lesions ≤0.8 on FFRi. Accuracy, sensitivity, and specificity were 81.5%, 93.3%, and 73.9%, respectively, for identifying significant lesions on baseline FFRi using index FFR CT . Conclusion FFR CT in STEMI patients close to the index event could identify hemodynamically relevant non-IRA lesions with higher accuracy than FFRi measured at the index PCI, using follow-up FFRi as the reference standard. Early FFR CT in STEMI patients might represent a new application for cardiac CT to improve the identification of patients who benefit most from staged non-IRA revascularization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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