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Enregistrement W4415799591 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4369150

Abstract 4369150: AI-enabled Plaque Phenotype Analysis of Coronary Computed Tomography Angiography Findings in Patients with Nonacute Chest Pain using FFR <sub>CT</sub> : Results from the PRECISE Trial

2025· article· en· W4415799591 sur OpenAlexaff
Ruurt Jukema, Pamela S. Douglas, Maros Ferencik, Nick Curzen, Jonathan Weir‐McCall, Gregg W. Stone, Campbell Rogers, Sarah Mullen, Nicholas Beng Hui Ng, Benjamin J.W. Chow, Michelle D. Kelsey, Michael G. Nanna, Sreekanth Vemulapalli, Daniel B. Mark, Jonathon Leipsic

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStenosisCoronary artery diseaseFractional flow reserveChest painAnginaAngiographyComputed tomography angiographyCoronary angiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Advances in coronary computed tomography angiography (CCTA) have enhanced the possibilities for assessment and quantification of coronary artery disease (CAD). Using data from the CCTA arm of the PRECISE randomized trial (non-acute chest pain needing testing), we examined the extent and diffuseness of coronary plaque burden using novel CCTA-derived metrics. Methods: All stable, symptomatic patients from the PRECISE randomized trial who underwent CCTA for evaluation of suspected CAD and had ≥50% diameter stenosis in at least one vessel were included, N=196. 3-vessel CAD patterns were assessed using FFR CT and AI-enabled quantitative plaque analysis (Heartflow). Nadir FFR CT was defined as total drop in FFR CT across the entire vessel. The FFR CT drop over a stenosis was termed stenosis FFR CT (sFFR CT ). The decrement in FFR CT due to diffuse disease was termed diffuse FFR CT (dFFR CT ) and defined as 1 – nadir FFR CT – sFFR CT . Patients were stratified into four groups (NoHEM, FOC, DIF and FOC+DIF) using cohort medians of 0.10 (sFFR CT ) and 0.13 (dFFR CT ) (Table). The Seattle Angina Questionnaire (SAQ) was used to assess symptoms. Results: No hemodynamic disease (NoHEM), FOC, DIF and FOC+DIF were present in 21.5%, 28.6%, 29.6% and 20.4% of patients respectively. Clinical characteristics were similar between groups (Table). FOC and DIF+FOC had the lowest FFR CT nadir values as well as the highest stenosis FFR CT (both p<0.001). Per-patient total plaque volume (TPV, mm 3 ) was higher in FOC and DIF+FOC compared to NoHEM and DIF (p=0.008; Figure). Per-patient noncalcified plaque volume (NCPV, mm 3 ) followed a similar pattern (p=0.004), although % NCPV did not differ (0.86). Per-patient calcified plaque volume (CPV, mm 3 ) and %CPV did not differ between groups (p=0.12 and 0.86). Conclusion: CCTA allows for a more refined CAD plaque burden categorization by separating the FFR CT losses due to focal stenoses and diffuse CAD. Patients with focal or mixed (focal and diffuse) CAD phenotypes were not distinguishable by clinical characteristics, risk burden or angina severity. However, they exhibited higher plaque volumes, particularly noncalcified plaque, than those with no NoHEM or only diffuse disease. Further studies are necessary to examine the prognostic and therapeutic implications of these findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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