Coronary Artery Disease Screening With Carotid Ultrasound Examination by a Primary Care Physician
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, we investigated the feasibility of primary care physicians using carotid ultrasound to perform coronary artery disease screening in asymptomatic patients with multiple coronary risk factors. METHODS: We retrospectively collected the data of 135 consecutive asymptomatic patients (mean age: 68.5 ± 8.4 years; male, 75%) who were referred to our institution due to abnormal findings on a carotid ultrasound performed by a primary care physician and who underwent coronary computed tomography angiography. RESULTS: The mean number of risk factors was 4.1 ± 1.2 and the mean intima-media thickness was 2.00 ± 0.63 mm. Mild (≤ 50%), moderate (51-75%), and severe (> 76%) coronary stenosis was observed in 54 (40%), 27 (20%), and 25 patients (19%), respectively, while no plaque was found in 24 patients (18%), and five patients (4%) could not be evaluated due to calcification. Consequently, coronary angiography was performed in 56 (41%) patients and coronary intervention was required in 31 patients (23%). A multivariate logistic regression analysis demonstrated that the ratio of low-density lipoprotein cholesterol levels to high-density lipoprotein cholesterol levels, the use of calcium channel blockers and the value of the diastolic blood pressure were related to > 50% coronary stenosis. CONCLUSIONS: The use of carotid ultrasound in the coronary artery disease screening by primary care physicians resulted in a high prevalence of coronary artery disease and high probabilities of coronary angiography and revascularization, and thus it is considered to be a useful and feasible strategy for the screening of asymptomatic patients.
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».