Multivariate Criteria Most Accurately Distinguish Cardiac from Noncardiac Causes of Dyspnea
Notice bibliographique
Résumé
Cardiopulmonary exercise testing provides oxygen pulse as a continuous measure of stroke volume, which is superior to other stress-testing methods in which systolic function is measured at baseline and at peak stress. However, the optimal peak oxygen pulse criterion for distinguishing cardiac from noncardiac causes of exercise limitation is unknown. In comparing several peak oxygen pulse criteria against the clinical standard of cardiopulmonary exercise testing, we retrospectively studied 54 consecutive patients referred for cardiopulmonary exercise testing. These exercise tests included measurement of oxygen consumption, carbon dioxide production, breathing reserve, arterial blood gases at baseline and at peak stress, exercise electrocardiogram, heart rate, and blood pressure response. Results were blindly interpreted and patients were categorized as members either of our Cardiac Group (abnormal result secondary to cardiac causes of exercise limitation) or of our Noncardiac Group (normal or abnormal result secondary to any noncardiac cause of exercise limitation). The accuracy of the peak oxygen pulse criteria ranged from 50% for univariate criterion (≤15 mL/beat), to 61% for oxygen pulse curve pattern, to 63% for bivariate criterion (≤15 mL/beat for men, ≤10 mL/beat for women), to as high as 81% for a multivariate criterion. All multivariate criteria outperformed oxygen pulse curve pattern, univariate, and bivariate criteria. This is the first study to evaluate the optimal peak oxygen pulse criterion for differentiating cardiac from noncardiac causes of exercise limitation. Multivariate criteria (especially a criterion incorporating age, sex, height, and weight) should be used preferentially, as opposed to the commonly used univariate and bivariate criteria.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».