Influence of Noninvasive Cardiovascular Imaging in Primary Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite extensive use in practice, the impact of noninvasive cardiovascular imaging in primary prevention remains unclear. METHODS: We searched for randomized trials that compared imaging with usual care and reported any of the following outcomes in a primary prevention setting: medication prescribing, lifestyle modification (including diet, exercise, or smoking cessation), angiography, or revascularization. RESULTS: Seven trials were included. Trials screened patients for inducible myocardial ischemia (2 trials), coronary calcification (3 trials), carotid atherosclerosis (1 trial), or left ventricular hypertrophy (1 trial). Imaging had no effect on medication prescribing overall (odds ratio [OR], 1.01; 95% confidence interval [CI], 0.76-1.33) or on provision of lipid-modifying agents (OR, 1.08; 95% CI, 0.58-2.01), antihypertensive drugs (OR, 1.05; 95% CI, 0.75-1.47), or antiplatelet agents (OR, 1.05; 95% CI, 0.84-1.32). Similarly, no effect was seen on dietary improvement (OR, 0.78; 95% CI, 0.22-2.85), physical activity (0.02 vs -0.08 point change for imaging vs control on a 5-point scale; P = .23), or smoking cessation (OR, 2.24; 95% CI, 0.97-5.19). Imaging was not associated with invasive angiography (OR, 1.26; 95% CI, 0.89-1.79). CONCLUSIONS: We found limited evidence suggesting that noninvasive cardiovascular imaging alters primary prevention efforts. However, given the imprecision of these results, further high-quality studies are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».