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Enregistrement W4402589849 · doi:10.1016/j.jcmg.2024.07.023

Myocardial Blood Flow Quantification Using Stress Cardiac Magnetic Resonance Improves Detection of Coronary Artery Disease

2024· article· en· W4402589849 sur OpenAlexaff
Shuo Wang, Paul Kim, Haonan Wang, Ming‐Yen Ng, Andrew E. Arai, Amita Singh, Saima Mushtaq, Tsun Hei Sin, Yuko Tada, Elizabeth Hillier, Ruyun Jin, Christian Østergaard Mariager, Michael Salerno, Gianluca Pontone, Javier Urmeneta Ulloa, Ibrahim M. Saeed, Hena Patel, Victor Goh, Simon Madsen, Won Yong Kim, Mayil S. Krishnam, Alicia M. Maceira, José V. Monmeneu, Aju P. Pazhenkottil, Alborz Amir-Khalili, Mitchel Benovoy, Silke Friedrich, Martin Janich, Matthias G. Friedrich, Amit R. Patel

Notice bibliographique

RevueJACC. Cardiovascular imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensCircle Cardiovascular ImagingMcGill University Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyBlood flowCoronary artery diseaseMedicineMagnetic resonance imagingInternal medicineCardiac magnetic resonanceArteryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myocardial blood flow (MBF) and myocardial perfusion reserve (MPR) using stress cardiovascular magnetic resonance (CMR) have been shown to identify epicardial coronary artery disease. However, comparative analysis between quantitative perfusion and conventional qualitative assessment (QA) remains limited. OBJECTIVES: The aim of this multicenter study was to test the hypothesis that quantitative stress MBF (sMBF) and MPR analysis can identify obstructive coronary artery disease (obCAD) with comparable performance as QA of stress CMR performed by experienced physicians in interpretation. METHODS: The analysis included 127 individuals (mean age 62 ± 16 years, 84 men [67%]) who underwent stress CMR. obCAD was defined as the presence of stenosis ≥50% in the left main coronary artery or ≥70% in a major vessel. Each patient, coronary territory, and myocardial segment was categorized as having either obCAD or no obCAD (noCAD). Global, per coronary territory, and segmental MBF and MPR values were calculated. QA was performed by 4 CMR experts. RESULTS: At the patient level, global sMBF and MPR were significantly lower in subjects with obCAD than in those with noCAD, with median values of sMBF of 1.5 mL/g/min (Q1-Q3: 1.2-1.8 mL/g/min) vs 2.4 mL/g/min (Q1-Q3: 2.1-2.7 mL/g/min) (P < 0.001) and median values of MPR of 1.3 (Q1-Q3: 1.0-1.6) vs 2.1 (Q1-Q3: 1.6-2.7) (P < 0.001). At the coronary artery level, sMBF and MPR were also significantly lower in vessels with obCAD compared with those with noCAD. Global sMBF and MPR had areas under the curve (AUCs) of 0.90 (95% CI: 0.84-0.96) and 0.86 (95% CI: 0.80-0.93). The AUCs for QA by 4 physicians ranged between 0.69 and 0.88. The AUC for global sMBF and MPR was significantly better than the average AUC for QA. CONCLUSIONS: This study demonstrates that sMBF and MPR using dual-sequence stress CMR can identify obCAD more accurately than qualitative analysis by experienced CMR readers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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