Cardiovascular magnetic resonance for diagnosis of coronary artery disease:<i>quo vadis</i>?
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) has emerged as a potential modality for the diagnosis and risk stratification of patients with documented or suspected coronary artery disease. As such, it may be used as an alternative to other accepted noninvasive modalities. In the Clinical Evaluation of Magnetic Resonance Imaging in Coronary Heart Disease (CE-MARC) study, Greenwood et al. enrolled 752 patients with suspected angina pectoris and at least one cardiovascular risk factor, and evaluated the diagnostic accuracy of multiparametric CMR and single photon emission computed tomography (SPECT), and compared them with invasive coronary angiography as the reference standard. The authors reported significantly higher sensitivity and negative predictive values for CMR (86.5 and 90.5%, respectively) compared with SPECT (66.5 and 79.1%, respectively) and recommended that CMR be used more frequently than at present for the investigation of coronary artery disease. This robustly designed landmark trial certainly adds to the already impressive diagnostic data available with CMR in such patients, but being a new technique, it lacks the large outcome data available with SPECT. In summary, the results of this study confirm the promise for CMR, but further work and larger multicenter studies are required before its adoption into routine clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».