Ultra-high resolution photon-counting detector coronary CT minimizes overestimation bias compared to invasive reference
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Photon-counting detector (PCD) coronary CT angiography (CCTA) at ultra-high-resolution (UHR) is a promising tool for the detailed evaluation of the coronary arteries. However, correlation with invasive quantitative coronary angiography (QCA) has not been thoroughly investigated. We here evaluated the efficacy of UHR-CCTA against invasive QCA in patients suspected of coronary artery disease (CAD). METHODS: Retrospectively, patients suggestive of CAD were included if they had undergone UHR-CCTA on a PCD-CT system showing coronary stenosis which clinically indicated subsequent invasive coronary angiography and no prior coronary interventions. CCTA datasets were reconstructed in 0.6 mm, 0.4 mm, and UHR 0.2 mm slice thicknesses. The extent of stenosis was compared between QCA and CCTA using univariate analysis of variance with post-hoc testing and Bland-Altman plots. Diagnostic performance was assessed based on the detection of relevant coronary stenosis (≥50 %) as confirmed by QCA. RESULTS: Forty-nine patients (71 ± 9 years; 37 % male) were included. Stenosis evaluation for 103 segments revealed decreasing mean stenosis diameter with improving spatial resolution (61.4 % for 0.6 mm, 55.3 % for 0.4 mm, 50.9 % for UHR 0.2 mm; p ≤ 0.001). Bias between CCTA and QCA decreased with increasing resolution (13.2 %, limits of agreement [LoA] 30 vs. 9.4 %, 28.1 vs. 5.2 %, 23). UHR-CCTA reconstructions showed superior diagnostic accuracy and positive predictive value (PPV) for detecting relevant CAD compared to lower resolutions (61.2 vs. 61.2 % vs. 71.4 and 53.7 % vs. 53.9 vs. 61.8 %, respectively). CONCLUSIONS: UHR-CCTA with photon-counting detector CT demonstrated a decrease in overestimation bias and an increase in PPV.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».