Combination of computed tomography angiography with coronary artery calcium score for improved diagnosis of coronary artery disease: a collaborative meta-analysis of stable chest pain patients referred for invasive coronary angiography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Coronary computed tomography angiography (CCTA) has higher diagnostic accuracy than coronary artery calcium (CAC) score for detecting obstructive coronary artery disease (CAD) in patients with stable chest pain, while the added diagnostic value of combining CCTA with CAC is unknown. We investigated whether combining coronary CCTA with CAC score can improve the diagnosis of obstructive CAD compared with CCTA alone. Methods A total of 2315 patients (858 women, 37%) aged 61.1 ± 10.2 from 29 original studies were included to build two CAD prediction models based on either CCTA alone or CCTA combined with the CAC score. CAD was defined as at least 50% coronary diameter stenosis on invasive coronary angiography. Models were built by using generalized linear mixed-effects models with a random intercept set for the original study. The two CAD prediction models were compared by the likelihood ratio test, while their diagnostic performance was compared using the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC). Net benefit (benefit of true positive versus harm of false positive) was assessed by decision curve analysis. Results CAD prevalence was 43.5% (1007/2315). Combining CCTA with CAC improved CAD diagnosis compared with CCTA alone (AUC: 87% [95% CI: 86 to 89%] vs. 80% [95% CI: 78 to 82%]; p < 0.001), likelihood ratio test 236.3, df: 1, p < 0.001, showing a higher net benefit across almost all threshold probabilities. Conclusion Adding the CAC score to CCTA findings in patients with stable chest pain improves the diagnostic performance in detecting CAD and the net benefit compared with CCTA alone. Clinical relevance statement CAC scoring CT performed before coronary CTA and included in the diagnostic model can improve obstructive CAD diagnosis, especially when CCTA is non-diagnostic. Key Points • The combination of coronary artery calcium with coronary computed tomography angiography showed significantly higher AUC (87%, 95% confidence interval [CI]: 86 to 89%) for diagnosis of coronary artery disease compared to coronary computed tomography angiography alone (80%, 95% CI: 78 to 82%, p < 0.001). • Diagnostic improvement was mostly seen in patients with non-diagnostic C. • The improvement in diagnostic performance and the net benefit was consistent across age groups, chest pain types, and genders.
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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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».