The current state of myocardial contrast echocardiography: what can we read between the lines?
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial contrast echocardiography (MCE) is advocated for the assessment of myocardial perfusion in addition to wall motion during stress echocardiography for the diagnosis of coronary artery disease.1,2 We therefore read with interest the article by Bhattacharyya et al.3 on behalf of the British Society of Echocardiography detailing the current status and performance of stress echocardiography in the UK. In particular, we note the limited performance of MCE with only a small number of units (10.5%) using this technique, and a corresponding ‘under-utilization’ of vasodilator stress. Given the emerging literature,4–6 the observed uptake of MCE in clinical practice remains low, and despite continued enthusiasm of its proponents, the rate of progress integrating this modality has been a source of frustration.7 In a publicly funded health service that prioritizes efficiency alongside quality, the shorter stress times facilitated by the use of vasodilator stress would seem attractive, yet the authors found that adenosine and dipyridamole were used in 7 and 13% of units, respectively, compared with dobutamine in 100%.
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».