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Enregistrement W2502591072 · doi:10.4414/cvm.2016.00392

How to do it? Rotational atherectomy of in-stent restenosis

2016· article· en· W2502591072 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy Watson

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestenosisComputer scienceStentMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 69-year-old male of Indian origin was referred for elective coronary angiography because of Canadian Cardiovascular Society class III angina pectoris and a recent acute coronary syndrome. Our patient had a background of type 2 diabetes mellitus, hypertension and dyslipidaemia and was a chronic cigarette smoker. He first presented with angina in 2005, when severe disease in the mid left anterior descending coronary artery (LAD) was treated with a bare metal stent (BMS). Following further episodes of angina over the subsequent 12 months, he also received BMSs to both right coronary coronary artery (RCA) and circumflex coronary artery (Cx) . Two years later, he again presented with worsening angina and, owing to the presence of diffuse severe three-vessel disease including significant in -stent restenosis (ISR) of the LAD, was referred for corona r y artery bypass grafting. This was completed success fully using a pedicled left internal mammary artery (LIMA) anastamosed to the LAD and saphenous vein grafts (SVGs) anastomsed separately to both obtuse marignal and posterior descending arteries. In 2011, he presented once again with angina. A computed tomography (CT) graft angiogram was under-

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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