Non-Invasive Assessment of Atherosclerosis Risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The reasons to measure atherosclerosis include 1) risk stratification and prediction; 2) evaluation of patient response to interventions; and 3) identification of novel genetic, cellular and molecular determinants of risk. Atherosclerosis can be quantified non-invasively using the increasingly reliable and precise modalities described in this issue, which include ultrasound and magnetic resonance imaging. While each modality assesses "atherosclerosis", the particular morphological entities captured may reflect different aspects of atherogenesis with different biological determinants. For instance, among carotid ultrasound determinations, intima-media thickness (IMT) may reflect medial hypertrophy from hypertension, while plaque volume and stenosis and calcium deposition may additionally reflect foam cell proliferation, scarring and/or thrombosis. Clarifying the biological and clinical correlates of images may guide the choice of modality for specific applications. In addition, these tools are presently used to assess structures at a single time point. However, using them to follow temporal changes may further enhance their value. In this regard, certain modalities, such as ultrasound assessment of carotid plaque area or volume, may be more sensitive than others, such as assessment of IMT, for detecting temporal changes in atherosclerosis. Combining modalities--and adding new biomarkers of disease--may be necessary to grasp the full complex vascular phenotypic picture--"phenomics"--of both individual subjects and groups of patients. In evaluating new determinants and novel therapies, it will be important to consider the biology and clinical correlates of a specific measured atherosclerosis phenotype in order to select the most appropriate modality.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle