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Enregistrement W2289706029 · doi:10.1111/hdi.12399

Both pelvic radiography and lateral abdominal radiography correlate well with coronary artery calcification measured by computed tomography in hemodialysis patients: A cross‐sectional study

2016· article· en· W2289706029 sur OpenAlexvenueno aff
Daqing Hong, Yizhe Ruan, Lei Pu, Xiang Zhong, Yuan Zhang, Yue Zhang, Fei Deng, Yang Hongling, Guisen Li, Li Wang

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCalcificationAbdominal aortaRadiologyArteryRadiographyAortaCoronary artery diseaseInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Lateral abdominal radiograph is suggested as an alternative to coronary artery computed tomography (CT) in evaluating vascular calcification. Simple scoring systems including pelvic radiograph scoring and abdominal scoring system were utilized to study their correlation with coronary artery calcification. Methods In 106 MHD patients, coronary artery CT, lateral abdominal, and pelvic radiograph were taken. The Agatston scoring system was applied to evaluate the degree of coronary artery calcification which was categorized according to Agatston coronary artery calcification score (CACS) ≥ 30, ≥100, ≥400, and ≥1000. Abdominal aortic calcification was scored by 4-scored and 24-scored systems. Pelvic artery calcification was scored by a 4-scored system. Sensitivities and specificities of abdominal aortic calcification scores and pelvic artery calcification scores to predict different categories of coronary artery calcification were analyzed. We studied the diagnostic capability of abdominal aorta calcification and pelvic artery calcification to predict different CACS categories by calculating likelihood ratios. Receiver operator characteristic curves were used to determine the area under the curve for each of these testing procedures. Findings The prevalence was 48(45.3%), 15 (14.2%), 11 (10.4%), 11 (10.4%), and 11 (10.4%) for CACs > 0, ≥30, ≥100, ≥400, and ≥1000, respectively. The degree of CACs was positively correlated with patient age, prevalence of diabetes, abdominal aorta scores, and pelvic calcification scores. The areas under the curves for different CACS by all X-ray scoring systems were above 0.70 except pelvic 4-scored system for diagnosing CACS ≥30, without significant difference (P > 0.05). Discussion Both lateral abdominal and pelvic plain radiographs were demonstrated as acceptable alternatives to CT in evaluating vascular calcification.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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