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Enregistrement W4389944832 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.17494

Abstract 17494: The Incremental Risk Prediction of Cardiac CTA-Derived Quantitative Atherosclerosis in the International Advance Registry

2023· article· en· W4389944832 sur OpenAlexaff
Kavitha M. Chinnaiyan, Ilana Guez, Vida Sussman, Manesh R. Patel, Bjarne Linde Nørgaard, Timothy Fairbairn, Nieman Koen, Lynne Koweek, Gianluca Pontone, Neils Peter Sand, Jeroen Sonck, Mark Rabbat, Sarah Mullen, Nicholas Ng, Bernard De Bruyne, Campbell Rogers, Hitoshi Matsuo, Jeroen J. Bax, Jonathon Leipsic

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceCardiologyRevascularizationInternal medicineMyocardial infarctionStenosisFractional flow reserveVulnerable plaquePercutaneous coronary interventionCoronary angiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We sought to assess the incremental prognostic utility of AI-enabled quantitative coronary plaque assessment (AI-QCPA) beyond stenosis severity and FFR CT , for the prediction of late revascularization and MACE in the large prospective international ADVANCE registry. Methods: 4737 participants were submitted for AI-QCPA evaluation. Total plaque volume (TPV), calcified plaque volume (CPV), non-calcified plaque volume (NCPV), and low attenuated plaque volume (LAPV) were quantified. In addition, total percent plaque volume (TPAV) and its components were calculated (PV/Vessel Volume * 100). Demographics, stenosis severity, lowest FFR CT , and Delta FFR CT were also recorded. To explore the relationship between plaque measures and MACE (death, myocardial infarction, and unplanned hospitalization leading to revascularization) and late revascularization (>90 days) we performed Kaplan Meier event free outcomes analyses following adjustments for stenosis severity, FFR CT and Delta FFR CT . Results: AI-QCPA was available in 4430 subjects. Mean (SD) TPV was 542.4 ± 522.5 mm 3 . Optimal cutpoints of plaque metrics were predictive of MACE and/or late revascularization when adjusted-TPV (HR- 1.45 CI- 1.06-1.98; P=0.02); CPV (HR- 1.65 CI- 1.21- 2.26; p=0.002); NCPV (HR 1.43 CI- 1.02-1.99; P=0.04) and LAPV (HR- 2.23 CI 1.62-3.07; P=0.03 . Stronger risk prediction was achieved by plaque measures adjusted for vessel volume: TPAV (HR 1.92 CI 1.40- 2.64 P<0.001). This incremental risk discrimination of quantitative plaque measures remained significant as a predictor of MACE alone- TPV- (HR 1.84 CI 1.02- 3.29 P=0.04) TPAV (HR 3.33 CI- 1.85- 6.02 P<0.0001) (Figure 1). Conclusions: In this large prospective international registry, AI-QCPA provided incremental risk discrimination for MACE and late revascularization beyond stenosis severity and FFR CT .

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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