Quantifying coronary artery calcification from a contrast-enhanced cardiac computed tomography angiography study
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
AIMS: We sought to quantify coronary artery calcium (CAC) using a single contrast-enhanced cardiac computed tomography angiography (CCTA) study. CCTA has been successfully used for the assessment of coronary artery stenoses, whereas non-contrast ECG-gated computed tomography (Standard-CAC) is commonly performed to quantify CAC. Thus each scan individually contributes to the total radiation dose. METHODS RESULTS: Patients who underwent both Standard-CAC and CCTA scans were identified. Standard-CAC images were scored using the Agatston method. CCTA scans were scored for CAC (CCTA-CAC), whereby CAC was defined as plaque with attenuation 2 SD above the mean attenuation value of the ascending aorta (HU(aorta)). The correlation between Standard-CAC and CCTA-CAC was determined with the slope used to derive a correction factor for the conversion of CCTA-CAC results to a Standard-CAC Agatston score (AS). To test applicability, the correction factor was assessed in a separate validation cohort of similar demographics. From April 2011 to June 2012, a derivation cohort of 92 patients was identified and analysed. An additional 47 patients were identified for the validation cohort. Correlation between Standard-CAC and CCTA-CAC was excellent (r = 0.96). The slope (y = 2.74 × CCTA-CAC score) derived correction factor from the derivation cohort was used to adjust CCTA-CAC derived scores to an AS (CCTA-CAC(corrected) = 2.74 × CCTA-CAC). The correction factor was applied to the validation cohort CCTA-CAC results with excellent agreement between CCTA-CAC(corrected) and Standard-CAC (kappa = 0.93). CONCLUSIONS: Quantification of CAC from a single contrast-enhanced CCTA scan is feasible and correlates well with Standard-CAC. Larger, multicentre studies are needed to validate the universal applicability of CAC quantified using CCTA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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