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Enregistrement W2888730486 · doi:10.1186/s12872-018-0908-z

Impact of clinical presentation and presence of coronary sclerosis on long-term outcome of patients with non-obstructive coronary artery disease

2018· article· en· W2888730486 sur OpenAlexafffund
Christine K. Kissel, Guanmin Chen, Danielle A. Southern, P. Diane Galbraith, Todd J. Anderson

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEli Lilly CanadaFreiwillige Akademische GesellschaftEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineInternal medicineCoronary artery diseaseCardiologyAngiologyConventional PCIPercutaneous coronary interventionAnginaAcute coronary syndromeClinical endpointMyocardial infarctionClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-obstructive coronary artery disease (NOCAD) is a common finding on coronary angiography. Our goal was to evaluate the long-term prognosis of NOCAD patients with stable angina (SA). METHODS: The study cohort consisted of 7478 NOCAD patients with normal EF (≥ 50%), and SA who underwent coronary angiography between 1995 and 2012. We compared NOCAD patients (stenosis< 50%) with 10,906 patients with stable obstructive CAD (≥ 50%). The primary endpoint was all-cause mortality. Secondary endpoints included repeat angiography, progressive CAD, and PCI. A second comparison group consisted of 7344 patients with NOCAD presenting with an ACS. Rates of all-cause mortality of NOCAD ACS patients were compared to NOCAD SA patients. RESULTS: Median follow-up time was 6.5 years. NOCAD patients had a lower risk of all-cause mortality compared to CAD patients (HR CAD vs. NOCAD 1.33 (1.19-1.49); p < 0.001). This was driven by patients with normal coronary arteries (HR CAD vs. normal 1.63 (1.36-1.94), p < 0.001), whereas patients with minimal disease (> 0% and < 50%) were at similar risk as CAD patients (HR CAD vs. minimal 1.08 (0.99-1.29), p = 0.06). In NOCAD patients, the strongest predictors of all-cause mortality were age and minimal disease. SA patients with NOCAD had low rates of repeat angiography (7.3%), future CAD (2.3%) and PCI (1.7%). NOCAD ACS patients had a 41% increase in all-cause mortality risk compared to NOCAD SA patients (HR 1.41 (1.25-1.6), p < 0.001). CONCLUSIONS: This study underlines the importance of minimal CAD, as it is not a benign disease entity and portends a similar risk as stable obstructive CAD.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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