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Enregistrement W1976935783 · doi:10.1002/clc.20062

Intraluminal Filling Defects on Coronary Angiography: More than Meets the Eye

2007· article· en· W1976935783 sur OpenAlexaff
Ronen Jaffe, Affan Irfan, Tony Hong, Robert J. Chisholm, Asim N. Cheema

Notice bibliographique

RevueClinical Cardiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntravascular ultrasoundPercutaneous coronary interventionCoronary angiographyRadiologyThrombusConventional PCICardiologyAngiographyInternal medicineArtery dissectionDissection (medical)Coronary arteriesCalcificationArteryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraluminal filling defects are occasionally encountered on coronary angiography and often related with coronary thrombi. However, other conditions affecting the coronary arteries may present with similar angiographic findings causing diagnostic uncertainty. Accurate characterization of the angiographic filling defect is critical, particularly in patients planned for a percutaneous coronary intervention (PCI), as diagnosis of a coronary thrombus not only increases the risk of post procedural adverse events but also requires a specific therapeutic approach. In this paper, we report three patients in whom coronary angiography revealed intraluminal filling defects mimicking coronary thrombi. When further investigated with intravascular ultrasound (IVUS) as a part of the planned PCI, the thrombus was excluded and alternate etiology of the filling defect was confirmed in all patients. The angiographic "pseudothrombi" were produced by coronary dissection in one and by heavy calcification within the atherosclerotic plaque in two patients. The use of IVUS allowed accurate characterization of the angiographic filling defect and provided important information to guide management and optimize therapeutic approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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