Performance of Computed Tomographic Angiography–Based Aortic Valve Area for Assessment of Aortic Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background A total of 40% of patients with severe aortic stenosis (AS) have low‐gradient AS, raising uncertainty about AS severity. Aortic valve calcification, measured by computed tomography (CT), is guideline‐endorsed to aid in such cases. The performance of different CT‐derived aortic valve areas (AVAs) is less well studied. Methods and Results Consecutive adult patients with presumed moderate and severe AS based on echocardiography (AVA measured by continuity equation on echocardiography <1.5 cm 2 ) who underwent cardiac CT were identified retrospectively. AVAs, measured by direct planimetry on CT (AVA CT ) and by a hybrid approach (AVA measured in a hybrid manner with echocardiography and CT [AVA Hybrid ]), were measured. Sex‐specific aortic valve calcification thresholds (≥1200 Agatston units in women and ≥2000 Agatston units in men) were applied to adjudicate severe or nonsevere AS. A total of 215 patients (38.0% women; mean±SD age, 78±8 years) were included: normal flow, 59.5%; and low flow, 40.5%. Among the different thresholds for AVA CT and AVA Hybrid , diagnostic performance was the best for AVA CT <1.2 cm 2 (sensitivity, 85%; specificity, 26%; and accuracy, 72%), with no significant difference by flow status. The percentage of patients with correctly classified AS severity (correctly classified severe AS+correctly classified moderate AS) was as follows; AVA measured by continuity equation on echocardiography <1.0 cm 2 , 77%; AVA CT <1.2 cm 2 , 73%; AVA CT <1.0 cm 2 , 58%; AVA Hybrid <1.2 cm 2 , 59%; and AVA Hybrid <1.0 cm 2 , 45%. AVA CT cut points of 1.52 cm 2 for normal flow and 1.56 cm 2 for low flow, provided 95% specificity for excluding severe AS. Conclusions CT‐derived AVAs have poor discrimination for AS severity. Using an AVA CT <1.2‐cm 2 threshold to define severe AS can produce significant error. Larger AVA CT thresholds improve specificity.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».