Myocardial Blood Flow Quantification Using Stress Cardiac Magnetic Resonance Improves Detection of Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».