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Enregistrement W2291068457 · doi:10.1177/204748730000700205

Cost Effectiveness of Coronary Calcification Scanning Using Electron Beam Tomography in Intermediate and High Risk Asymptomatic Individuals

2000· review· en· W2291068457 sur OpenAlexaff
John A. Rumberger

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticMedicineCoronary artery calciumCoronary artery diseaseHyperlipidemiaCardiologyRadiologyCalcificationTomographyInternal medicinePopulationDiseaseDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmaceutical therapy of hyperlipidemia is clearly beneficial. In the patient without established heart disease however, conventional risk assessment is imprecise and determining which patients are at highest versus lowest risk is a common clinical conundrum. It is well established that the most powerful determinant to risk is the overall extent/severity of coronary disease. Electron beam tomography (EBT) and quantification of coronary artery calcium has been shown to provide a valid non-invasive surrogate to atherosclerotic plaque burden. Screening patients who are considered to be at traditional intermediate to high risk by first using EBT can refine the broad-based population risk to a more individual basis. Data that is based upon a model developed for application of EBT are presented, which discuss its potential as a cost effective application to guide statin therapy in intermediate and high-risk sub-groups.

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)0,011
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations13
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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