Computed tomography quantification of coronary plaque volume may provide further perspective on intermediate severity stenoses.
Notice bibliographique
Résumé
Coronary computed tomography angiography (CCTA) is an emerging modality for comprehensive non-invasive assessment of coronary artery disease (CAD). CCTA was traditionally used for anatomical assessment of coronary plaque, including luminal narrowing, plaque burden, location, and composition. Preliminary studies have also demonstrated CCTA's capabilities for functional assessment of coronary plaque, including fractional flow reserve (FFR) and myocardial perfusion-albeit they are not routinely available at all centers and are focus of research. Although the identification and development of treatment strategies of severely stenotic lesions has advanced tremendously over the past years, the evaluation, prognostication, and treatment of patients with intermediate severity stenosis in whom there is equipoise between invasive versus medical management is only now receiving attention. Intermediate severity stenosis is the most likely to benefit from additional measures of disease beyond traditional clinical risk profiling and CCTA visual examination. Nakazato et al. studied 58 patients with intermediate severity stenosis and quantified the percent aggregate plaque volume (%APV), a novel measure of total arterial plaque disease. %APV had the highest correlation with ischemic lesions on FFR, outperforming luminal diameter, luminal area, minimal lumen diameter, and minimal lumen area. This study extracts additional information from pre-existing CT data-sets and suggest novel concept that might improve classification of moderate severity coronary stenoses.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».