Abstract 16715: Anatomical Data Defined by 64-Slice CT Angiography Predicts Prognosis of Coronary Artery by-Pass Patients More Accurately That Clinical Risk Predictors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We sought to determine the incremental prognostic value of 64 multi-slice coronary computed tomography angiography (CCTA) in coronary artery bypass (CABG) patients. Background: Prognostication in CABG patients can be difficult. Anatomical assessment of native coronary artery disease and graft patency may provide useful information, but the utility of CCTA in the assessment of CABG patients is unknown. Methods: 657 CABG patients with all cause mortality follow up were identified from a multicenter CCTA registry, of 10,628 patients from 5 CCTA centres. Clinical risk was profiled with modified logistic and additive EuroSCOREs. CCTA defined coronary anatomy. Patients were classified by unprotected coronary territory (UCT), or a summary of native vessel disease and graft patency: the coronary artery protection score (CAPS). Results: 76.6% of patients were male and the median age was 68 years. 44 deaths occurred over 48 months follow-up. LVEF, creatinine, age, severity of native vessel disease, UCT, CAPS and EuroSCOREs were univariate predictors of mortality (p<0.001). In multivariate analysis using additive EuroSCORE, UCT (p=0.004) and CAPS were predictive of events (p<0.001). In comparison to additive EuroSCORE, CAPS score was associated with a 27% net reclassification index. Conclusions: CCTA provides incremental anatomical data to clinical risk assessment to better determine the prognosis of symptomatic patients post CABG. CAPS evaluation using CCTA may help determine those patients at highest risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».