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Enregistrement W2925076157 · doi:10.1148/radiol.2019181409

Patient Preferences for Coronary CT Angiography with Stress Perfusion, SPECT, or Invasive Coronary Angiography

2019· article· en· W2925076157 sur OpenAlexaff
Anum Minhas, Marc Dewey, Andrea L. Vavere, Mohammad R. Ostovaneh, Michael Laule, Carlos Eduardo Rochitte, Hiroyuki Niinuma, Klaus F. Kofoed, Jacob Geleijns, John Hoe, Marcus Y. Chen, Kakuya Kitagawa, César Higa Nomura, Melvin E. Clouse, Frank J. Rybicki, Swee Yaw Tan, Narinder Paul, Matthew B. Matheson, Christopher Cox, Matthias Rief, Pia Maier, Sarah Feger, Michail Plotkin, Eva Schönenberger

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineCoronary angiographyPerfusionRadiologyMyocardial perfusion imagingAngiographyPerfusion scanningCardiologyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patient preference is pivotal for widespread adoption of tests in clinical practice. Patient preferences for invasive versus other noninvasive tests for coronary artery disease are not known. Purpose To compare patient acceptance and preferences for noninvasive and invasive cardiac imaging in North and South America, Asia, and Europe. Materials and Methods This was a prospective 16-center trial in 381 study participants undergoing coronary CT angiography with stress perfusion, SPECT, and invasive coronary angiography (ICA). Patient preferences were collected by using a previously validated questionnaire translated into eight languages. Responses were converted to ordinal scales and were modeled with generalized linear mixed models. Results In patients in whom at least one test was associated with pain, CT and SPECT showed reduced median pain levels, reported on 0–100 visual analog scales, from 20 for ICA (interquartile range [IQR], 4–50) to 6 for CT (IQR, 0–27.5) and 5 for SPECT (IQR, 0–25) (P < .001). Patients from Asia reported significantly more pain than patients from other continents for ICA (median, 25; IQR, 10–50; P = .01), CT (median, 10; IQR, 0–30; P = .02), and SPECT (median, 7; IQR, 0–28; P = .03). Satisfaction with preparation differed by continent and test (P = .01), with patients from Asia reporting generally lower ratings. Patients from North America had greater percentages of “very high” or “high” satisfaction than patients from other continents for ICA (96% vs 82%, respectively; P < .001) and SPECT (95% vs 79%, respectively; P = .04) but not for CT (89% vs 86%, respectively; P = .70). Among all patients, CT was preferred by 54% of patients, compared with 18% for SPECT and 28% for ICA (P < .001). Conclusion For cardiac imaging, patients generally favored CT angiography with stress perfusion, while study participants from Asia generally reported lowest satisfaction. © RSNA, 2019 Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Woodard and Nguyen in this issue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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