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Enregistrement W4388600070 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.226

The second phase-3 multi-center trial of flurpiridaz F-18 PET myocardial perfusion imaging for coronary artery disease evaluation

2023· article· en· W4388600070 sur OpenAlexaffabout
Jamshid Maddahi, D. Agostini, Timothy M. Bateman, Jeroen J. Bax, Rob Beanlands, Daniel S. Berman, Sharmila Dorbala, Ernest Garcia, Gillian Z. Heller, Juhani Knuuti, Nagara Tamaki, F. Tranquart, James E. Udelson

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseMyocardial perfusion imagingClinical endpointNuclear medicineCardiac PETRadiologyInternal medicineProspective cohort studyPerfusion scanningPositron emission tomographyClinical trialPerfusionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction Flurpiridaz F-18 (flurpiridaz) is a novel PET myocardial perfusion imaging tracer with outstanding imaging characteristics. Purpose To further assess the diagnostic efficacy and safety of flurpiridaz PET for the detection and evaluation of coronary artery disease (CAD) defined as >50% stenosis by quantitative invasive coronary angiography (ICA) in a multi-center prospective international clinical trial. The primary end point was to assess the diagnostic efficacy (sensitivity and specificity) of flurpiridaz PET MPI for the detection of CAD. The secondary end points were to compare the diagnostic performance of flurpiridaz PET vs. Tc-99m SPECT in the detection of CAD in all patients and in the clinically important subgroups of women, obese [body mass index (BMI) ≥30 kg/m2], and diabetics. Also, PET and Tc-99m SPECT were compared for defect severity/extent, image quality, confidence of interpretation and radiation dose to patients. The safety of flurpiridaz PET was also evaluated. Methods 730 patients with suspected CAD from 48 clinical sites in US, Canada and Europe were enrolled. Patients underwent 1-day rest/stress (pharmacological or exercise) flurpiridaz PET and 1- or 2-day rest-stress Tc-99m labeled SPECT before ICA. PET and SPECT images were read by 3 experts blinded to clinical and ICA data. ICA was quantified by a core laboratory expert blinded to clinical and image data. Results 578 patients (age, 63.7±9.5 years) were evaluable. Flurpiridaz PET met the prespecified primary endpoint of the study; sensitivity and specificity were significantly higher than the prespecified threshold value by two of the three readers. The secondary endpoints were also met in the overall population, in women, in obese patients, and in diabetics. Flurpiridaz PET ROC area under the curves were significantly higher than SPECT in the overall population (0.80 vs 0.68, p<0.0001), in women (0.84 vs 0.70, p<0.01), and in obese patients (0.79 vs 0.67, p<0.001), but not in diabetics (0.76 vs 0.69, p=0.088). Flurpiridaz PET was also superior to SPECT for assessment of defect extent/severity (p<0.0001). Image quality (% excellent or good) of flurpiridaz PET was significantly better than SPECT for rest images (93% vs 72%, p<0.0001), pharmacological stress images (96% vs 78%, p<0.0001), and treadmill exercise images (97% vs 87%, p<0.05). Radiation exposure, evaluated in 604 dosed patients, was less for PET than same-day rest/stress SPECT using either Tetrofosmin or Sestamibi with 6.25 mSv for flurpiridaz PET, 9.86 mSv for 99mTc-tetrofosmin SPECT and 12.41 mSv for 99mTc-sestamibi SPECT. Conclusion This second flurpiridaz PET myocardial perfusion imaging multicenter international trial demonstrates that flurpiridaz has promise as a new tracer for detection and evaluation of coronary artery disease. This is particularly so in women and patients with BMI≥30.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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