Predictors for Vulnerable Plaque in Functionally Significant Lesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vulnerable plaque presents prognostic implications in addition to functional significance. OBJECTIVES: The aim of this study was to identify relevant features of vulnerable plaque in functionally significant lesions. METHODS: In this multicenter, prospective study conducted across 5 countries, including patients who had invasive fractional flow reserve (FFR) ≤0.80, a total of 95 patients with available pullback pressure gradient (PPG) and plaque analysis on coronary computed tomographic angiography and optical coherence tomography were analyzed. Vulnerable plaque was defined as the presence of plaque rupture or thin-cap fibroatheroma on optical coherence tomography. Among the 25 clinical characteristics, invasive angiographic findings, physiological indexes, and coronary computed tomographic angiographic findings, significant predictors of vulnerable plaque were identified. RESULTS: Mean percentage diameter stenosis, FFR, and PPG were 77.8% ± 14.6%, 0.66 ± 0.13, and 0.65 ± 0.13, respectively. Vulnerable plaque was present in 53 lesions (55.8%). PPG and FFR were identified as significant predictors of vulnerable plaque (P < 0.05 for all). PPG >0.65 and FFR ≤0.70 were significantly related to a higher probability of vulnerable plaque after adjustment for each other (OR: 6.75 [95% CI: 2.39-19.1]; P < 0.001] for PPG >0.65; OR: 4.61 [95% CI: 1.66-12.8]; P = 0.003 for FFR ≤0.70). When categorizing lesions according to combined PPG >0.65 and FFR ≤0.70, the prevalence of vulnerable plaque was 20.0%, 57.1%, 66.7%, and 88.2% in the order of PPG ≤0.65 and FFR >0.70, PPG ≤0.65 and FFR ≤0.70, PPG >0.65 and FFR >0.70, and PPG >0.65 and FFR ≤0.70 (P for trend < 0.001), respectively. CONCLUSIONS: Among low-FFR lesions, the presence of vulnerable plaque can be predicted by PPG combined with FFR without additional anatomical or plaque characteristics. (Precise Percutaneous Coronary Intervention Plan [P3] Study; NCT03782688).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».