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Enregistrement W2087255861 · doi:10.1159/000105320

Angiographic Correlates of the Treadmill Scores in Non-High-Risk Patients with Unstable Angina

2007· article· en· W2087255861 sur OpenAlexaboutno aff
José Antonio Álvarez Tamargo, Eugenio Simarro Martín-Ambrosio, Enrique Romero Tarín, Vicente Barriales Álvarez

Notice bibliographique

RevueCardiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCoronary artery diseaseCardiologyST depressionAnginaTreadmillDepression (economics)Framingham Risk ScoreCohortCanadian Cardiovascular SocietyUnstable anginaDiseaseMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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