Coronary Computed Tomography Angiography to Exclude Acute Coronary Syndrome in Low-Risk Chest Pain Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary computed tomography angiography (CCTA) is a non-invasive imaging tool used predominantly in suspected chronic coronary artery disease (CAD) patients, due to its high negative predictive value. However, increasing focus has been placed on CCTA to manage and risk stratify acute chest pain patients in emergency departments (ED). OBJECTIVE: This scoping review summarizes the available evidence on the role of CCTA to exclude acute coronary syndrome (ACS) in low-risk acute chest pain patients, focusing on its diagnostic accuracy, safety, and application in the context of high sensitivity cardiac troponin assays (hs-cTn). METHODS: Articles published between January 2015 and March 2025 investigating CCTA use in low-risk acute chest pain patients were retrieved from Medline, Embase, Emcare, and Web of Science databases. RESULTS: 22 articles (13,617 patients) were retrieved. CCTA had strong diagnostic performance, with an excellent negative predictive value (99.8-100%) and sensitivity (94-100%) for ACS diagnosis and prediction of major adverse cardiovascular events. Specificity and positive predictive values were lower and less consistent. When combined with hs-cTn, the diagnostic accuracy of CCTA for ACS was improved significantly. CCTA was associated with low rates of ACS at follow-up (0-3.5%), which were lower than or comparable to the safety outcomes of standard care and stress testing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».