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Enregistrement W2770502532 · doi:10.1161/circinterventions.117.005445

Three-Vessel Assessment of Coronary Microvascular Dysfunction in Patients With Clinical Suspicion of Ischemia

2017· article· en· W2770502532 sur OpenAlexaff
Yuhei Kobayashi, Joo Myung Lee, William F. Fearon, Jang Hoon Lee, Takeshi Nishi, Dong-Hyun Choi, Frederik M. Zimmermann, Ji-Hyun Jung, Hyun‐Jung Lee, Joon‐Hyung Doh, Chang‐Wook Nam, Eun‐Seok Shin, Bon‐Kwon Koo

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Interventions · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyFractional flow reserveInternal medicineCircumflexCoronary artery diseaseRight coronary arteryCoronary flow reserveArteryCoronary vesselCoronary arteriesCoronary circulationBlood flowCoronary angiographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background— Difficulty directly visualizing the coronary microvasculature as opposed to the epicardial coronary artery makes its assessment challenging. The goal of this study is to measure the index of microcirculatory resistance (IMR) in all 3 major coronary vessels to identify the clinical and angiographic predictors of an abnormal IMR. Methods and Results— Ninety-three patients who underwent coronary physiological assessment in all 3 major coronary vessels were prospectively enrolled (59.8±9.4 years with 77.4% men). IMR was corrected using Yong’s formula and coronary microvascular dysfunction (CMD) was defined using vessel-specific cutoffs. A global IMR was calculated as the sum of the IMR in all 3 major epicardial vessels. Angiographic epicardial disease severity was assessed with vessel-specific and overall SYNTAX score. Median IMR and fractional flow reserve was 17.2 (Q1–Q3: 13.3–22.9) and 0.92 (0.85–0.97). The majority of patients (59.1%) had no CMD, 23.7% had 1-vessel CMD, 14.0% had 2-vessel CMD, and 3.2% had 3-vessel CMD. CMD was observed at a similar rate in the territories supplied by all 3 major coronary vessels (left anterior descending coronary artery 28.0%, left circumflex artery 19.4%, and right coronary artery 23.7%; P =0.39). Fractional flow reserve had a weak, positive correlation with IMR (ρ=0.16; P <0.01). The SYNTAX score had no significant correlation with IMR, both at a patient level (ρ=−0.002; P =0.99) and a vessel-specific level (ρ=−0.06; P =0.36). By multivariable ordinal logistic regression analysis, no variable was left as an independent predictor of an abnormal IMR. Conclusions— Clinical factors and epicardial coronary disease severity are not predictors of the extent of CMD. Clinical Trial Registration— URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT01621438.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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