Clinical expert consensus document on standards for acquisition, measurement and reporting of intravascular ultrasound regression/progression studies
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic cardiovascular disease is a leading cause of morbidity and mortality despite the widespread use of established medical therapies. This has prompted the search to identify new therapeutic approaches to achieve more effective prevention of cardiovascular events. Considerable interest has focused on the role of surrogate markers of therapeutic efficacy in the early evaluation of novel anti-atherosclerotic therapies. Monitoring changes in the extent of coronary atherosclerosis with intravascular ultrasound (IVUS) has been increasingly employed in clinical trials to assess progression and regression of atherosclerosis. This is based on the pivotal role that atherosclerotic plaque plays in the natural history of cardiovascular disease and the acceptance of validated arterial imaging approaches including coronary angiography and carotid intimal-medial thickness by regulatory authorities. The ability to generate high-resolution imaging of the entire thickness of the coronary artery wall permits evaluation of the entire burden of atherosclerotic plaque. In order to understand the differences, similarities, limitations and pitfalls of the IVUS technique among different academic core laboratories, a number of meetings of representatives from these groups were convened in 2007 and 2008. This document is the result of those IVUS methodology meetings that assembled experts from core laboratories to discuss standards for image acquisition, definitions, criteria, analyses, and primary and secondary endpoints.
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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 | 0,120 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,012 |
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 ».