MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123280177 · doi:10.1503/cmaj.050925

New imaging techniques for diagnosing coronary artery disease

2006· review· en· W2123280177 sur OpenAlexvenueno aff
Esteban Escolar, Guy Weigold, Anthon Fuisz, Neil J. Weissman

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésCoronary artery diseaseMedicineRadiologyIntravascular ultrasoundMagnetic resonance imagingCADLumen (anatomy)Coronary arteriesComputed tomographic angiographyCoronary angiographyAngiographyArteryInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New tomographic cardiovascular imaging tests, such as intravascular ultrasonography (IVUS), coronary computed tomography (CT) angiography and magnetic resonance imaging (MRI), can be used to assess atherosclerotic plaques for the characterization and early staging of coronary artery disease (CAD). Although IVUS images have very high resolution capable of revealing very early preclinical CAD, it is an invasive technique used clinically only in conjunction with a coronary intervention. Multiple-slice coronary CT angiography, which is noninvasive, shows promise as a diagnostic method for CAD. New 64-slice cardiac CT technology has high accuracy for the detection of lesions obstructing more than 50% of the lumen, with sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values all better than 90% in patients without known CAD. Cardiac MRI is also improving accuracy in coronary plaque detection and offers a better opportunity for plaque characterization. With further advances in tomographic imaging of coronary atheromas, the goal will be to detect plaques earlier in the development of CAD and to characterize the plaques most likely to generate a clinical event.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations74
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Association JournalMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207