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Enregistrement W2036421098 · doi:10.1016/j.artres.2008.01.002

Magnetic resonance imaging in vascular biology☆

2008· article· en· W2036421098 sur OpenAlexafffund
Matthias Voehringer, Udo Sechtem, Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueArtery Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensFoothills Medical CentreLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineAngiogenesisStenosisRadiologyMagnetic resonance angiographyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symptoms are only the tip of the iceberg in atherosclerotic disease. Beneath the surface are multiple patho-physiological processes taking place in and around the vessel wall. The increasing knowledge in the field of vascular biology also reveals new imaging targets as biological markers of the disease. Promising targets particularly relate to the early detection of subjects at risk and monitoring of therapeutical efforts. Among other imaging modalities magnetic resonance imaging (MRI) is an emerging tool with strong potential and a favourable safety profile. This article summarizes the different approaches of imaging various facets of atherosclerotic disease by MRI. In particular, endothelial function, arterial stiffness, vessel remodeling, angiogenesis inside the vessel wall, vessel stenosis and plaque characterization are addressed. As such MRI is a very versatile diagnostic tool for vascular biology research with high diagnostic accuracy and reproducibility of its results. Moreover, MRI allows for comprehensive studies, applying several techniques within one exam.

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 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,291 · 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.

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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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