Clinical Effectiveness of Cardiac Noninvasive Diagnostic Testing in Outpatients Evaluated for Stable Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite more than 4 million cardiac noninvasive diagnostic tests (NIT) being performed annually for stable coronary artery disease in the United States, it is unclear whether they are associated with downstream improvements in outcomes when compared with no testing. We sought to determine whether NIT was associated with reduced downstream major adverse cardiovascular events when compared with not testing. Methods and Results We conducted a population-based study of ≈1.5 million patients undergoing chest pain evaluation in Ontario, Canada. Patients were categorized into NIT and no-testing groups. Cause-specific proportional hazards models were used to compare the rate of major adverse cardiovascular events (composite outcome of unstable angina, acute myocardial infarction or cardiovascular mortality and each constituent) between the 2 groups after adjusting for clinically relevant covariates. The rate of the composite outcome was ≈25% lower for patients undergoing noninvasive testing (hazard ratio [HR], 0.77; 95% CI, 0.75-0.79). The benefits of testing were consistent for all 3 constituents of the composite; unstable angina (HR, 0.87; 95% CI, 0.82-0.93 for the NIT versus the no-testing group), myocardial infarction (HR, 0.83; 95% CI, 0.79-0.86 for the NIT versus the no-testing group) and cardiovascular mortality (HR, 0.68; 95% CI, 0.65-0.72 for the NIT versus the no-testing group). Conclusions Our large population-based study reports an ≈25% reduction in major adverse cardiovascular events that was independently associated with NIT in outpatients being evaluated for stable angina. This study demonstrates the prognostic importance of NIT versus no testing on the health of contemporary populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».