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Enregistrement W2766364055 · doi:10.1161/jaha.117.007019

Impact of Diabetes Mellitus on the Evaluation of Stable Chest Pain Patients: Insights From the PROMISE (Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain) Trial

2017· article· en· W2766364055 sur OpenAlexaff
Abhinav Sharma, Nishant K. Sekaran, Adrian Coles, Neha J. Pagidipati, Udo Hoffmann, Daniel B. Mark, Kerry L. Lee, Hussein R. Al‐Khalidi, Michael T. Lu, Patricia A. Pellikka, Quynh A. Truong, Pamela S. Douglas

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusChest painCoronary artery diseaseInternal medicineOdds ratioProspective cohort studyLogistic regressionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The impact of diabetes mellitus on the clinical presentation and noninvasive test ( NIT ) results among stable outpatients presenting with symptoms suggestive of coronary artery disease ( CAD ) has not been well described. Methods and Results The PROMISE (Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain) trial enrolled 10 003 patients with known diabetic status, of whom 8966 were tested as randomized and had interpretable NIT results (1908 with diabetes mellitus, 21%). Differences in symptoms and NIT results were evaluated using logistic regression. Patients with diabetes mellitus (versus without) were similar in age (median 61 versus 60 years) and sex (female 54% versus 52%), had a greater burden of cardiovascular comorbidities, and had a similar likelihood of nonchest pain symptoms (29% versus 27%). The Diamond‐Forrester/Coronary Artery Surgery Study score predicted that patients with diabetes mellitus (versus without) had similar likelihood of obstructive CAD (low 1.8% versus 2.7%; intermediate 92.3% versus 92.6%; high 5.9% versus 4.7%). Physicians estimated patients with diabetes mellitus to have a higher likelihood of obstructive CAD (low to very low: 28.3% versus 40.1%; intermediate 63.9% versus 55.9%; high to very high 7.8% versus 4.0%). Patients with diabetes mellitus (versus without) were more likely to have a positive NIT result (15% versus 11%; adjusted odds ratio, 1.23; P =0.01). Conclusions Stable chest pain patients with and without diabetes mellitus have similar presentation and pretest likelihood of obstructive CAD ; however, physicians perceive that patients with diabetes mellitus have a higher pretest likelihood of obstructive CAD , an assessment supported by increased risk of a positive NIT . Further evaluation of diabetes mellitus's influence on CAD assessment is required. Clinical Trial Registration URL : https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT 01174550.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,063
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,322 · 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.

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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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