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Enregistrement W2008026841 · doi:10.1093/eurheartj/eht309.p3988

Myocardial strain analysis by 2-dimensional speckle tracking echocardiography improves diagnostics of coronary artery stenosis in stable angina pectoris

2013· article· en· W2008026841 sur OpenAlexaboutno aff
Tor Biering‐Sørensen, Stefan Hoffmann, Rasmus Møgelvang, A. Z. Iversen, S. Galatius, Thomas Fritz‐Hansen, Jesper Nørgaard Bech, Jens‐Ulrik Stæhr Jensen

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineCoronary artery diseaseEjection fractionStenosisAnginaSpeckle tracking echocardiographyChest painReceiver operating characteristicArea under the curveCanadian Cardiovascular SocietyHeart failureMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To determine if 2-Dimensional Strain Echocardiography (2DSE) performed at rest in patients with suspected Stable Angina Pectoris (SAP) is able to improve the diagnosis of the presence of significant Coronary Artery Disease (CAD). Methods: In total 296 consecutive patients with clinically suspected SAP, no previous cardiac history and a normal ejection fraction were included. All patients were examined by 2DSE, Exercise Electrocardiogram (ECG) and coronary angiography. 2DSE was performed in the three apical projections. Peak Regional Longitudinal Systolic strain (RLS) was measured in 18 myocardial sites and averaged to provide Global Longitudinal Systolic strain (GLS). Duke Score (DS), including ST-depression, chest pain and exercise capacity, was used as the outcome of the exercise ECG. Results: Patients with an area stenosis ≥70% in at least one epicardial coronary artery were categorized as having significant CAD (n=108). GLS was significantly lower in patients with CAD compared to patients without CAD (17.1% vs. 18.8%, p<0.001), and remained an independent predictor of CAD after multivariable adjustment for baseline data, exercise ECG and conventional echocardiographic parameters (OR 1.17 (1.0-1.3, p=0.012) per 1% decrease). Area under receiver operating characteristics curve (AUC) for exercise ECG and GLS in combination was significantly higher than AUC for exercise ECG alone (0.84 vs. 0.78, p<0.004). Furthermore, RLS predicted significant stenosis in corresponding coronary arteries (Figure 1). Figure 1. RLS in stenotic vs non-stenotic segments Conclusion: In patients with suspected SAP GLS at rest is an independent predictor of significant coronary artery disease and significantly improves the diagnostic performance of exercise ECG. Additionally, RLS can identify which coronary artery that suffers from significant stenosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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