Derivation and validation of a novel functional FFRCT score incorporating the burden of coronary stenosis severity and flow impairment to predict clinical events
Notice bibliographique
Résumé
Background A score combining the burden of stenosis severity on coronary computed tomography angiography (CCTA) and flow impairment by fractional flow reserve derived from computed tomography (FFR CT ) may be a better predictor of clinical events than either parameter alone. Methods The Functional FFR CT Score (FFS) combines CCTA and FFR CT parameters in an allocated point-based system. The feasibility of the FFS was assessed in cohort of 72 stable chest pain patients with matched CCTA and FFR CT datasets. Validation was performed using 2 cohorts: (a) 4468 patients from the ADVANCE Registry to define its association with revascularization and major adverse cardiovascular events (MACE); (b) 212 patients from the FORECAST trial to determine predictors of MACE. Results The median calculation time for the FFS was 10 (interquartile range 6–17) seconds, with strong intra-operator and inter-operator agreement (Cohen's Kappa 0.89 (±0.37, p < 0.001) and 0.83 (±0.04, p < 0.001, respectively). The FFS correlated strongly with both the CT-SYNTAX and the Functional CT-SYNTAX scores (rS = 0.808 for both, p < 0.001). In the ADVANCE cohort the FFS had good discriminatory abilities for revascularization with an area under the curve of 0.82, 95 % confidence interval (CI) 0.81–0.84, p < 0.001. Patients in the highest FFS tertile had significantly higher rates of revascularization (61 % vs 5 %, p < 0.001) and MACE (1.9 % vs 0.5 %, p = 0.001) compared with the lowest FFS tertile. In the FORECAST cohort the FFS was an independent predictor of MACE at 9-month follow-up (hazard ratio 1.04, 95 % CI 1.01–1.08, p < 0.01). Conclusion The FFS is a quick-to-calculate and reproducible score, associated with revascularization and MACE in two distinct populations of stable symptomatic patients.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».