Whole-Heart Coronary Magnetic Resonance Angiography at 1.5 Tesla
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the impact of the blood-pool contrast agent gadofosveset trisodium on diagnostic accuracy of whole-heart coronary magnetic resonance angiography (CMRA) at 1.5 Tesla. MATERIALS AND METHODS: Thirty consecutive patients with suspected coronary artery disease underwent free-breathing whole-heart CMRA at 1.5 Tesla. CMRA was performed with a T2-prepared steady-state free precession sequence (unenhanced CMRA) and an inversion-recovery-prepared steady-state free precession sequence after administration of gadofosveset trisodium (contrast-enhanced CMRA). Two readers independently performed a per-segment evaluation of CMRA (8 proximal and mid coronary segments) for detection of significant stenosis (≥50%) using invasive coronary angiography as reference. Disagreement was settled by consensus reading and interobserver variability was assessed using an unweighted kappa statistic. RESULTS: Whole-heart CMRA was successfully performed in 27 patients. The percentage of assessable segments was significantly lower on unenhanced CMRA compared with contrast-enhanced CMRA (Reader 1: 79% [170/216] vs. 89% [192/216], respectively; Reader 2: 73% [157/216] vs. 87% [188/216], respectively; P < 0.001). Intention-to-diagnose analysis of the consensus reading yielded sensitivity, specificity, and diagnostic accuracy of unenhanced versus contrast-enhanced CMRA as follows: 73.1% versus 73.1% (P = 1.0), 68.3% versus 80.2% (P = 0.002), and 68.9% versus 79.3% (P = 0.004), respectively. The kappa value for interobserver agreement was 0.61 (95% confidence interval = 0.50-0.72) for unenhanced CMRA and 0.72 (95% confidence interval = 0.62-0.82) for contrast-enhanced CMRA. CONCLUSIONS: The blood-pool contrast agent gadofosveset trisodium increased the number of assessable coronary segments on whole-heart CMRA in comparison to unenhanced whole-heart CMRA. The impact of gadofosveset trisodium on diagnostic accuracy, however, was only minor.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».