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Enregistrement W2145807722 · doi:10.1586/14779072.2014.877344

The prominent role of cardiac magnetic resonance imaging in coronary artery disease

2014· review· en· W2145807722 sur OpenAlexaff
John Palios, Dimos Karangelis, Apostolos Roubelakis, Stamatios Lerakis

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseCardiologyMagnetic resonance imagingInternal medicineCardiac magnetic resonance imagingCardiac magnetic resonanceDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of cardiac magnetic resonance (CMR) in coronary artery disease is prominent. CMR provides functional and structural heart disease assessment with high accuracy. It allows accurate cardiac volume and flow quantification and wall motion analysis both at rest and at stress. CMR myocardial perfusion studies detect myocardial ischemia and provide insights into the morphology of the myocardial tissue. CMR imaging noninvasively differentiates causes of myocardial injury such as ischemia or inflammation; stages of myocardial injury, such as acute or chronic; grade of myocardial damage, such as reversible or irreversible; myocardial fibrosis or scar. There is an emerging role of CMR in patients with acute chest presentation since it can demonstrate causes of chest pain other than coronary artery disease such as myocarditis, pericarditis, aortic dissection and pulmonary embolism. CMR is noninvasive and radiation-free. It's combined approach of functional and structural cardiac assessment makes it unique compared with other imaging modalities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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