Diagnosis of graft coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Graft coronary artery disease is the leading cardiac cause of death in patients who have undergone cardiac transplantation. Due to denervation, classic symptoms of angina are not reliable. Many transplant centers have a protocol of routine annual surveillance cardiac angiography because treatment options are limited, especially with advanced disease. Angiography is an assessment of the arterial lumen, however, and can miss nonfocal disease. This paper reviews invasive and noninvasive diagnostic tools for graft coronary artery disease. Intravascular ultrasound is the most sensitive, but the cost and lack of widespread expertise make it unpopular. Noninvasive techniques have been studied. An ideal test would be sufficiently sensitive to detect disease and allow for prognostic information. Dobutamine echocardiography is the most sensitive noninvasive test but can have a high false-positive rate. It is also not universally available. Exercise nuclear imaging is specific and can be used as a confirmatory test in patients with positive dobutamine echocardiograms. RECENT FINDINGS: Computed tomographic imaging and cardiac magnetic resonance imaging are exciting new modalities but require further study. SUMMARY: There is no test sensitive and specific enough yet that can be confidently used to replace coronary angiography.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».