Prognostic value of systolic left ventricular ejection fraction using prospective ECG-triggered cardiac CT
Notice bibliographique
Résumé
Background Prospective ECG-triggered cardiac computed tomography (CT) imaging limits the ability to assess left ventricular (LV) ejection fraction (EF). We previously developed a new index derived from LV volume changes over 100 ms during systole (LVEF 100msec ) as a surrogate of LV function in patients undergoing prospective ECG-triggered cardiac CT. We sought to evaluate the prognostic value of LVEF 100msec . Methods Patients undergoing prospective systolic ECG-triggered cardiac CT were enrolled between January 2015 and September 2022. Each CT was analyzed for LVEF 100msec . Area under the curve analysis and Cox proportional hazards models were used to define the best LVEF 100msec cut-off and to predict major adverse cardiovascular events (MACE), defined as a composite of all-cause death, cardiac death/arrest, non-fatal myocardial infarction, and stroke. Results The study enrolled 313 patients (median age = 58 years, male = 52.4 %). During a median follow-up of 924 (660–1365) days, 24 (7.7 %) patients had MACE. LVEF 100msec was significantly lower in the MACE group compared to the non-MACE group (4.8 % vs. 8.3 %, p = 0.002). Optimal LVEF 100msec cut-off for predicting MACE was 6.3 %. MACE-free survival rate was significantly lower in patients with LVEF 100msec ≤6.3 % than those with >6.3 % (p < 0.001). LVEF 100msec ≤6.3 % was an independent predictor of MACE, with an adjusted hazard ratio of 3.758 (95 % CI, 1.543–9.148; p = 0.004). The prognostic value of LVEF 100msec was consistent across the various severities of coronary artery disease. Conclusion LVEF 100msec was an independent predictor of adverse events. The implementation of LVEF 100msec may improve the prognostic value of prospective ECG-triggered cardiac CT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».