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Enregistrement W2547301057 · doi:10.1161/circimaging.108.792572

Diagnostic Accuracy and Impact of Computed Tomographic Coronary Angiography on Utilization of Invasive Coronary Angiography

2009· article· en· W2547301057 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomographic angiographyCoronary angiographyAngiographyRadiologyComputed tomographicCardiologyInternal medicineComputed tomographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computed tomographic coronary angiography (CTA), given its high negative predictive value, is a potential gatekeeper for invasive coronary angiography (ICA). Before CTA can be further accepted into clinical practice, its impact on healthcare resources needs to be better understood. We sought to determine the clinical impact of CTA on ICA referrals, CTA accuracy, and normalcy rate. METHODS AND RESULTS: To determine the impact of CTA, consecutive patients (n=7017) undergoing ICA before and after implementing a dedicated cardiac CT program were reviewed and compared with 3 other centers (n=11 508). To determine CTA accuracy, we evaluated consecutive CTA patients who underwent ICA. For normalcy rate, we identified patients with a low pretest probability for obstructive coronary artery disease. With the implementation of a cardiac CT program, the frequency of normal ICA decreased from 31.5% (1114 of 3538 patients) to 26.8% (932 of 3479 patients) (P<0.001). These findings were significantly different (P=0.003) from the 3 centers, in which normal ICAs were unchanged (30.0% [1870 of 6224 patients] to 31.0% [1642 of 5284 patients]). CTA had excellent per-patient sensitivity (99% [CI, 95% to 100%]), positive predictive value (92% [CI, 86% to 96%]) and negative predictive value (95% [CI, 72% to 100%]). Because of referral bias, specificity (64% [CI, 44% to 81%]) was low; however, the normalcy rate of CTA was 94% (CI, 90% to 97%). After adjusting for referral bias, the adjusted sensitivity was 90% (CI, 89% to 91%), and the adjusted specificity was 95% (CI, 94% to 96%), with positive and negative predictive values of 92% (CI, 91% to 93%) and 93% (CI, 92% to 94%), respectively. CONCLUSIONS: The clinical implementation of CTA appears to positively impact ICA by reducing the frequency of normal ICA. The operating characteristics of CTA support its potential role as a tool useful in ruling out obstructive coronary artery disease.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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