MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120757608 · doi:10.2217/fca.14.44

Quantification of Myocardial Blood Flow Using Pet to Improve the Management of Patients With Stable Ischemic Coronary Artery Disease

2014· review· en· W2120757608 sur OpenAlexaff
Hiroshi Ohira, Taylor F. Dowsley, Girish Dwivedi, Robert A. deKemp, Benjamin J.W. Chow, Terrence D. Ruddy, Ross A. Davies, Jean DaSilva, Rob Beanlands, Renée Hessian

Notice bibliographique

RevueFuture Cardiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseCardiologyBlood flowInternal medicineRadiologyCardiac PETDiseaseCardiac imagingPositron emission tomographyFractional flow reserveMyocardial infarctionCoronary angiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac PET has been evolving over the past 30 years. Today, it is accepted as a valuable imaging modality for the noninvasive assessment of coronary artery disease. PET has demonstrated superior diagnostic accuracy for the detection of coronary artery disease compared with single-photon emission computed tomography, and also has a well-established prognostic value. The routine addition of absolute quantification of myocardial blood flow increases the diagnostic accuracy for three-vessel disease and provides incremental functional and prognostic information. Moreover, the characterization of the vasodilator capacity of the coronary circulation may guide proper decision-making and monitor the effects of lifestyle changes, exercise training, risk factor modification or medical therapy for improving regional and global myocardial blood flow. This type of image-guided approach to individualized patient therapy is now attainable with the routine use of cardiac PET flow reserve imaging.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFuture CardiologyMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207