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Enregistrement W1603726371 · doi:10.1186/1471-2385-7-1

Variation in heart rate influences the assessment of transient ischemic dilation in myocardial perfusion scintigraphy

2007· article· en· W1603726371 sur OpenAlexaff
William D. Leslie, Daniel P. Levin, S. Demeter

Notice bibliographique

RevueBMC Nuclear Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionCardiologyScintigraphyHeart rateInternal medicineConfidence intervalMyocardial perfusion scintigraphyNuclear medicineBlood pressureMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transient arrhythmias can affect transient ischemic dilation (TID) ratios. This study was initiated to evaluate the frequency and effect of normal heart rate change on TID measures in routine clinical practice. METHODS: Consecutive patients undergoing stress/rest sestamibi gated myocardial perfusion scintigraphy were studied (N = 407). Heart rate at the time of stress and rest imaging were recorded. TID ratios were analyzed in relation to absolute change in heart rate (stress minus rest) for subjects with normal perfusion and systolic function (Group 1, N = 169) and those with abnormalities in perfusion and/or function (Group 2, N = 238). RESULTS: In Group 1, mean TID ratio was inversely correlated with the change in heart rate (r = -0.47, P < 0.0001). For every increase of 10 BPM in heart rate change, the TID ratio decreased by approximately 0.06 (95% confidence interval 0.04-0.07). In Group 2, multiple linear regression demonstrated that the change in heart rate (beta = -0.25, P < 0.0001) and the summed difference score (beta = 0.36, P < 0.0001) were independent predictors of the TID ratio. CONCLUSION: Normal variation in heart rate between the stress and rest components of myocardial perfusion scans is common and can influence TID ratios in patients with normal and abnormal cardiac scans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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