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Enregistrement W4401565940 · doi:10.1186/s13244-024-01702-y

The effectiveness of coronary computed tomography angiography and functional testing for the diagnosis of obstructive coronary artery disease: results from the individual patient data Collaborative Meta-Analysis of Cardiac CT (COME-CCT)

2024· article· en· W4401565940 sur OpenAlexaff
Peter Schlattmann, Viktoria Wieske, Keno K. Bressem, Theresa Götz, Georg M. Schuetz, Daniele Andreini, Gianluca Pontone, Hatem Alkadhi, Jörg Hausleiter, Elke Zimmermann, Bernhard Gerber, Abbas Arjmand Shabestari, Matthijs F.L. Meijs, Akira Sato, Kristian Altern Øvrehus, Shona M. M. Jenkins, Juhani Knuuti, Ashraf Hamdan, Bjørn Halvorsen, Vladimir Mendoza-Rodríguez, Johannes Rixe, Yung‐Liang Wan, Christoph Langer, Sebastian Leschka, Eugenio Martuscelli, Saïd Ghostine, Jean‐Claude Tardif, Alejandra Rodríguez Sánchez, Robert Haase, Marc Dewey

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseNeuroradiologyInterventional radiologyMeta-analysisRadiologyAngiographyComputed tomographyCoronary angiographyCardiac imagingComputed tomography angiographyCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To determine the effectiveness of functional stress testing and computed tomography angiography (CTA) for diagnosis of obstructive coronary artery disease (CAD). METHODS AND RESULTS: Two-thousand nine-hundred twenty symptomatic stable chest pain patients were included in the international Collaborative Meta-Analysis of Cardiac CT consortium to compare CTA with exercise electrocardiography (exercise-ECG) and single-photon emission computed tomography (SPECT) for diagnosis of CAD defined as ≥ 50% diameter stenosis by invasive coronary angiography (ICA) as reference standard. Generalised linear mixed models were used for calculating the diagnostic accuracy of each diagnostic test including non-diagnostic results as dependent variables in a logistic regression model with random intercepts and slopes. Covariates were the reference standard ICA, the type of diagnostic method, and their interactions. CTA showed significantly better diagnostic performance (p < 0.0001) with a sensitivity of 94.6% (95% CI 92.7-96) and a specificity of 76.3% (72.2-80) compared to exercise-ECG with 54.9% (47.9-61.7) and 60.9% (53.4-66.3), SPECT with 72.9% (65-79.6) and 44.9% (36.8-53.4), respectively. The positive predictive value of CTA was ≥ 50% in patients with a clinical pretest probability of 10% or more while this was the case for ECG and SPECT at pretest probabilities of ≥ 40 and 28%. CTA reliably excluded obstructive CAD with a post-test probability of below 15% in patients with a pretest probability of up to 74%. CONCLUSION: In patients with stable chest pain, CTA is more effective than functional testing for the diagnosis as well as for reliable exclusion of obstructive CAD. CTA should become widely adopted in patients with intermediate pretest probability. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO Database for Systematic Reviews-CRD42012002780. CRITICAL RELEVANCE STATEMENT: In symptomatic stable chest pain patients, coronary CTA is more effective than functional testing for diagnosis and reliable exclusion of obstructive CAD in intermediate pretest probability of CAD. KEY POINTS: Coronary computed tomography angiography showed significantly better diagnostic performance (p < 0.0001) for diagnosis of coronary artery disease compared to exercise-ECG and SPECT. The positive predictive value of coronary computed tomography angiography was ≥ 50% in patients with a clinical pretest probability of at least 10%, for ECG ≥ 40%, and for SPECT 28%. Coronary computed tomography angiography reliably excluded obstructive coronary artery disease with a post-test probability of below 15% in patients with a pretest probability of up to 74%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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