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Enregistrement W2005617438 · doi:10.1089/152091504322783440

Is Carotid Ultrasound a Useful Tool in Assessing Cardiovascular Disease in Individuals with Diabetes?

2004· review· en· W2005617438 sur OpenAlexaff
Amish Parikh, Denis Daneman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Technology & Therapeutics · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGlycemicCardiologyInternal medicineStroke (engine)Myocardial infarctionUltrasoundBlood pressureIntima-media thicknessDiseaseType 2 diabetesPopulationType 2 Diabetes MellitusCarotid arteriesRadiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary heart disease is a major cause of morbidity and mortality in North America. Its prevention is therefore an important clinical goal. Individuals with both Type 1 and Type 2 diabetes mellitus are at increased risk of developing heart disease as compared with those without diabetes. Carotid ultrasound is now a well-validated tool to study the presence and progression of cardiovascular disease. Using ultrasound one can determine elastic properties of the vessel wall (distensibility and compliance) as well as intima-media thickness (IMT). Several large studies have shown that IMT is a useful predictor of future cardiovascular events such as myocardial infarction and stroke, and is well correlated with other traditional risk factors such as blood pressure, lipids, level of glycemic control, and smoking. For this reason, carotid ultrasound may add valuable clinical information above and beyond that provided by traditional risk factors. The use of carotid ultrasound in the pediatric and adolescent population is increasing, and one study has shown decreased distensibility in adolescents with Type 1 diabetes mellitus versus controls. However, IMT measurements in the children and teens with Type 1 diabetes have yielded conflicting results, and larger, longitudinal studies are needed in this area.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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