Angiographic Correlates of the Treadmill Scores in Non-High-Risk Patients with Unstable Angina
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been no clear consensus regarding the optimum definition of a high-risk exercise ECG test. The aim of this study is to compare the diagnostic accuracy of several treadmill scores [American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) High-Risk Criteria for exercise testing, Duke Treadmill Score, Veterans Affairs and West Virginia Prognostic Score, ST/Heart Rate Index] with the ST-segment depression analysis in the detection of significant and severe coronary disease as determined by coronary angiography. METHODS: The study included a cohort of 248 consecutive patients admitted to hospital for unstable angina. RESULTS: The sensitivities of the ACC/AHA High-Risk Criteria and the ST depression > or =1 mm were 89.02 and 76.83%, respectively, for the detection of significant coronary artery disease, and 96.15 and 86.54% for the detection of severe coronary artery disease. The specificities of the Duke Treadmill Score and the ST depression > or=1 mm were 96.43 and 73.81%, respectively, for the detection of significant coronary artery disease, and 81.63 and 47.45% for the detection of severe coronary artery disease. CONCLUSIONS: The ACC/AHA High-Risk Criteria and Duke Treadmill Score provided relevant diagnostic information not available from the ST segment analysis alone.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».