3D Ultrasound Measurement of Change in Carotid Plaque Volume
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: New therapies are being developed that are antiatherosclerotic but that lack intermediate end points, such as changes in plasma lipids, which can be measured to test efficacy. To study such treatments, it will be necessary to directly measure changes in atherosclerosis. The study was designed to determine sample sizes needed to detect effects of treatment using 3D ultrasound (US) measurement of carotid plaque. METHODS: In 38 patients with carotid stenosis >60%, age+/-SD 69.42+/-7.87 years, 15 female, randomly assigned in a double-blind fashion to 80 mg atorvastatin daily (n=17) versus placebo (n=21), we measured 3D plaque volume at baseline and after 3 months by disc segmentation of voxels representing carotid artery plaque, after 3D reconstruction of parallel transverse duplex US scans into volumetric 3D data sets. RESULTS: There were no significant differences in baseline risk factors. The rate of progression was 16.81+/-74.10 mm3 in patients taking placebo versus regression of -90.25+/-85.12 mm3 in patients taking atorvastatin (P<0.0001). CONCLUSIONS: 3D plaque volume measurement can show large effects of therapy on atherosclerosis in 3 months in sample sizes of approximately 20 patients per group. Sample sizes of 22 per group would be sufficient to show an effect size of 25% that of atorvastatin in 6 months. This technology promises to be very useful in evaluation of new therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».