Utility of Noninvasive Testing Before Invasive Coronary Angiography in the Assessment for Revascularization
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the role of noninvasive testing (NIT) before invasive coronary angiography (ICA) by evaluating the association between a positive myocardial perfusion imaging (MPI) or computed tomography angiography (CTA) result and the decision to perform coronary revascularization. Patients and Methods: We screened all patients who received ICA between August 1, 2015, and July 31, 2019, and identified those who received MPI or CTA within the preceding 12 months. We considered MPI to be a positive result if it found moderate or severe ischemia in a specific coronary territory and CTA to be a positive result if it identified a stenosis greater than 50% in any major coronary artery. Results: Of the 17,181 individual procedures, 2183 were included. Positive CTA had an odds ratio (OR) of 2.68 (95% CI, 1.82-3.94) for revascularization and positive MPI an OR of 1.29 (95% CI, 1.07-1.56). Overall sensitivity for CTA in the prediction of revascularization was 80.4% (95% CI, 75.7%-84.6%), with vessel-level sensitivity ranging from 57.3% (95% CI, 47.5%-66.7%) to 71.8% (95% CI, 65.8%-77.4%). Overall sensitivity of MPI was 48.2% (95% CI, 44.7%-51.7%), with territory-specific sensitivity ranging from 33.7% (95% CI, 29.9%-37.7%) to 36.5% (95% CI, 32.6%-40.6%). Overall specificity for CTA was low, at 39.5% (32.9%-46.3%), but higher when evaluating at the vessel level, ranging from 60.3% (95% CI, 54.5%-66.0%) to 83.5% (95% CI, 79.6%-86.9%). Overall specificity for MPI was 58.1% (95% CI, 54.9%-61.3%), with territory-specific specificity ranging from 78.6% (95% CI, 76.1%-80.9%) to 78.9% (95% CI, 76.5%-81.3%). Conclusion: In this population of patients referred for ICA, positive CTA was more closely associated with revascularization than MPI. Further studies are necessary to determine the role of NIT before ICA.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».