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Enregistrement W2172391690 · doi:10.1093/ehjci/jev308

Imaging myocardial inflammation by CMR mapping: good getting better?: Table 1

2015· letter· en· W2172391690 sur OpenAlexaff
Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute myocarditisMyocarditisMedicineMagnetic resonance imagingCardiac magnetic resonanceCardiologyDiagnostic accuracyInternal medicineGold standard (test)Cardiac magnetic resonance imagingRadiologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue of the European Heart Journal: Cardiovascular Imaging , Luetkens et al. 1 publish data on the diagnostic performance of cardiovascular magnetic resonance (CMR) tissue markers, specifically myocardial magnetic relaxation times, in detecting acute myocarditis. In 34 patients with clinical evidence for acute myocarditis and 50 controls, the diagnostic accuracy was found to be excellent for both current CMR markers (‘Lake Louise criteria’2) and myocardial relaxation times T1 and T2 (including the extracellular volume fraction, derived from post-contrast T1). The Lake Louise criteria yielded a diagnostic accuracy of 92% [sensitivity 82%, specificity 98%, area under the curve (AUC) 0.90]. Diagnostic accuracies of 96% were also achieved by combining relaxation times with high-signal-intensity areas in late gadolinium enhancement (LGE) images. Albeit not sensitive itself, the addition of longitudinal strain to native T1 and T2 also showed …

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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