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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».