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Enregistrement W4387600012 · doi:10.1007/s00330-023-10223-z

Combination of computed tomography angiography with coronary artery calcium score for improved diagnosis of coronary artery disease: a collaborative meta-analysis of stable chest pain patients referred for invasive coronary angiography

2023· review· en· W4387600012 sur OpenAlexaff
Mahmoud Mohamed, Maria Bosserdt, Viktoria Wieske, B. Dubourg, Hatem Alkadhi, Mario J. García, Sebastian Leschka, Elke Zimmermann, Abbas Arjmand Shabestari, Bjarne Linde Nørgaard, Matthijs F.L. Meijs, Kristian Altern Øvrehus, Axel Cosmus Pyndt Diederichsen, Juhani Knuuti, Bjørn Halvorsen, Vladymir Mendoza-Rodriguez, Yung‐Liang Wan, Nuno Bettencourt, Eugenio Martuscelli, Ronny R. Buechel, Hans Mickley, Kai Sun, Simone Muraglia, Philipp A. Kaufmann, Bernhard A. Herzog, Jean‐Claude Tardif, G Schütz, Michael Laule, David E. Newby, Stephan Achenbach, Matthew J. Budoff, Robert Haase, Federico Biavati, Aldo Vásquez Mézquita, Peter Schlattmann, Marc Dewey

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCharité – Universitätsmedizin BerlinBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseChest painNeuroradiologyRadiologyInternal medicineInterventional radiologyCardiologyCoronary angiographyAngiographyUltrasoundComputed tomography angiographyNeurologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Coronary computed tomography angiography (CCTA) has higher diagnostic accuracy than coronary artery calcium (CAC) score for detecting obstructive coronary artery disease (CAD) in patients with stable chest pain, while the added diagnostic value of combining CCTA with CAC is unknown. We investigated whether combining coronary CCTA with CAC score can improve the diagnosis of obstructive CAD compared with CCTA alone. METHODS: A total of 2315 patients (858 women, 37%) aged 61.1 ± 10.2 from 29 original studies were included to build two CAD prediction models based on either CCTA alone or CCTA combined with the CAC score. CAD was defined as at least 50% coronary diameter stenosis on invasive coronary angiography. Models were built by using generalized linear mixed-effects models with a random intercept set for the original study. The two CAD prediction models were compared by the likelihood ratio test, while their diagnostic performance was compared using the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC). Net benefit (benefit of true positive versus harm of false positive) was assessed by decision curve analysis. RESULTS: CAD prevalence was 43.5% (1007/2315). Combining CCTA with CAC improved CAD diagnosis compared with CCTA alone (AUC: 87% [95% CI: 86 to 89%] vs. 80% [95% CI: 78 to 82%]; p < 0.001), likelihood ratio test 236.3, df: 1, p < 0.001, showing a higher net benefit across almost all threshold probabilities. CONCLUSION: Adding the CAC score to CCTA findings in patients with stable chest pain improves the diagnostic performance in detecting CAD and the net benefit compared with CCTA alone. CLINICAL RELEVANCE STATEMENT: CAC scoring CT performed before coronary CTA and included in the diagnostic model can improve obstructive CAD diagnosis, especially when CCTA is non-diagnostic. KEY POINTS: • The combination of coronary artery calcium with coronary computed tomography angiography showed significantly higher AUC (87%, 95% confidence interval [CI]: 86 to 89%) for diagnosis of coronary artery disease compared to coronary computed tomography angiography alone (80%, 95% CI: 78 to 82%, p < 0.001). • Diagnostic improvement was mostly seen in patients with non-diagnostic C. • The improvement in diagnostic performance and the net benefit was consistent across age groups, chest pain types, and genders.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,044
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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