Diagnostic utility of longitudinal flow gradient for diagnosis of obstructive coronary artery disease in Rubidium-82 positron emission tomography
Notice bibliographique
Résumé
The longitudinal myocardial blood flow (MBF) gradient, reflecting the basal-to-apical decline in stress MBF, has been proposed as a non-invasive marker for obstructive coronary artery disease (CAD). However, its clinical utility in Rubidium-82 ( 82 Rb) positron emission tomography (PET) remains unestablished. This single-center retrospective study included consecutive patients who underwent rest/dipyridamole-stress 82 Rb PET myocardial perfusion imaging and invasive coronary angiography within 90 days from January 2012 to December 2019. Stress MBF and longitudinal gradients (basal-to-apical differences) were quantified in left anterior descending (LAD), left circumflex (LCX), and right coronary artery (RCA) territories. Coronary territories were stratified by coronary artery calcification (CAC) and perfusion defects (PD) into groups A (CAC−, PD−), B (CAC+, PD−), and C (PD+). Associations with CAD burden and diagnostic performance for obstructive CAD (≥50% angiographic stenosis) were evaluated using receiver operating characteristic analysis. Of 1,516 patients screened, 396 (median age: 68 years; 30.6% female) were included, contributing 1,077 coronary territories (LAD: 391; LCX: 377; RCA: 309). In LAD territory, longitudinal MBF gradients increased with CAD burden (p<0.001) and improved diagnostic accuracy beyond relative perfusion and stress MBF (AUC 0.774 vs. 0.743, p=0.002). Conversely, gradients in LCX and RCA territories decreased with increasing CAD burden (both p<0.001) and did not improve diagnostic performance (LCX: AUC 0.704 vs. 0.715, p=0.267; RCA: AUC 0.727 vs. 0.723, p=0.698). Longitudinal stress MBF gradients derived from 82 Rb PET may enhance diagnostic accuracy for obstructive CAD in the LAD territory. No additional diagnostic value was observed in LCX or RCA territories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».