Role Of Intra Coronary Imaging And Physiology In Diagnosis And Management Of Coronary Artery Disease.
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) is the leading cause of death in the Indo-Pakistan subcontinent as well as globally. Coronary angiography is considered the gold standard test for the diagnosis of CAD. Therefore, an accurate interpretation of coronary angiography is of paramount importance in decision-making to treat patients with CAD. Coronary angiography has the inherent limitation of being a two-dimensional X-Ray lumenogram of a complex three-dimensional vascular structure. Visual assessment of angiogram can lead to both inter- and intra-observer variability in the assessment of the severity and extent of the disease which can lead to differences in management strategies. This issue becomes even more relevant when assessing left main stem (LMS), bifurcations, diffuse coronary artery disease or situations involving complex coronary morphology. Interventional cardiology has been revolutionised by recent advances in techniques, and innovative technologies in the catheterisation laboratory. Today, a modern catheterisation laboratory is equipped with adjunctive technologies, such as Quantitative Coronary Angiography (QCA), Fractional Flow Reserve (FFR), Intra-Vascular Ultra-Sonography (IVUS), and Optical Coherence Tomography (OCT), to help clinicians make a well-informed decision based on detailed anatomical and physiological assessment of a coronary artery rather than judgement based solely on visual assessment. In this article, we have briefly described the utility and evidence behind these adjunctive modalities and have provided examples of clinical cases to highlight their use in aiding physicians to make a well-informed treatment decision.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».