<i>In vivo</i>visualization of lipid coronary atheroma with intravascular near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) has become a major health burden and is expected to further increase in the future. Better predictive approaches for ASCVD and more efficacious therapies are required to further improve cardiovascular outcomes. Intravascular imaging has contributed to the elucidation of atherosclerotic mechanisms and evaluation of novel therapies. Near-infrared spectroscopy has enabled the visualization of the lipid extent of atherosclerotic plaques in vivo. Given that lipid accumulation is considered to promote the formation and progression of atherosclerosis, this technology may harbor the potential to identify subjects with high cardiovascular risks and thus adopt more optimized therapeutic approaches. Areas covered: This review will outline the characteristics of NIRS, its validation data and in vivo findings of NIRS imaging in patients with coronary artery disease. The comparisons of NIRS with other imaging modalities will reveal the distinct capability of NIRS imaging to monitor high-risk atheroma harboring lipidic composition. Furthermore, the predictive ability of NIRS-derived measures in the occurrence of ASCVD will be summarized. Expert commentary: Ex vivo and in vivo findings suggest NIRS imaging as a potential tool for cardiovascular risk assessment and monitoring the benefit of pharmacological approaches.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».