Appropriate Use Criteria for Cardiac Computed Tomography
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cardiac imaging expenditures have come under scrutiny, and a focus on appropriate use criteria (AUC) has arisen to ensure cost-effective resource utilization. Although AUC has been developed by clinical experts, it has not undergone rigorous quality assurance testing to ensure that inappropriate indications for testing yield little clinical benefit. The objective of the study was to evaluate the potential incremental prognostic value of coronary computed tomographic angiography (CCTA) in the different AUC categories. MATERIALS AND METHODS: Consecutive patients enrolled into a cardiac CT Registry were collated. Patient indications were reviewed and based on the 2010 AUC (appropriate, uncertain, and inappropriate). Patients were followed-up for death, myocardial infarction (MI), and late revascularization, with the primary composite endpoint being cardiac death, nonfatal MI, and late revascularization. The prognostic value of CCTA over clinical variables in each of the AUC categories was assessed. RESULTS: Indications for CCTA were appropriate, uncertain, and inappropriate in 1284 (66.5%), 312 (16.2%), and 334 (17.3%) patients, respectively. Rates of all-cause of death, cardiac death, nonfatal MI, and late revascularization were similar across patients with appropriate, uncertain, and inappropriate indications for CCTA. Moreover, in each AUC category, CCTA had incremental prognostic value over a routine clinical risk score (National Cholesterol Education Program) with hazard ratios of 9.98, 7.39, and 5.61. CONCLUSIONS: CCTA has incremental prognostic value in all AUC categories, even when the reason for the study was deemed "inappropriate." This suggests that CCTA may still have clinical value in "inappropriate" indications and that further quality assurance AUC studies are needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle