Contemporary rationale for non-invasive imaging of adverse coronary plaque features to identify the vulnerable patient: a Position Paper from the European Society of Cardiology Working Group on Atherosclerosis and Vascular Biology and the European Association of Cardiovascular Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic plaques prone to rupture may cause acute myocardial infarction (MI) but can also heal without causing an event. Certain common histopathological features, including inflammation, a thin fibrous cap, positive remodelling, a large necrotic core, microcalcification, and plaque haemorrhage are commonly found in plaques causing an acute event. Recent advances in imaging techniques have made it possible to detect not only luminal stenosis and overall coronary atherosclerosis burden but also to identify such adverse plaque characteristics. However, the predictive value of identifying individual adverse atherosclerotic plaques for future events has remained poor. In this Position Paper, the relationship between vulnerable plaque imaging and MI is addressed, mainly for non-invasive assessments but also for invasive imaging of adverse plaques in patients undergoing invasive coronary angiography. Dynamic changes in atherosclerotic plaque development and composition may indicate that an adverse plaque phenotype should be considered at the patient level rather than for individual plaques. Imaging of adverse plaque burden throughout the coronary vascular tree, in combination with biomarkers and biomechanical parameters, therefore holds promise for identifying subjects at increased risk of MI and for guiding medical and invasive treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».