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Enregistrement W3088113741 · doi:10.1016/j.jacc.2020.07.060

Gadobutrol-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging for Detection of Coronary Artery Disease

2020· article· en· W3088113741 sur OpenAlexaff
Andrew E. Arai, Jeanette Schulz‐Menger, Daniel S. Berman, Heiko Mahrholdt, Yuchi Han, W. Patricia Bandettini, Matthias Gutberlet, Arun Abraham, Pamela K. Woodard, Joseph B. Selvanayagam, Gerry P McCann, Christian Hamilton‐Craig, U. Joseph Schoepf, Ru‐San Tan, Christopher M. Kramer, Matthias G. Friedrich, Daniel Haverstock, Zheyu Liu, Guenther Brueggenwerth, Claudia Bacher-Stier, Marta Santiuste, Dudley J. Pennell, Ulrich Krämer, Giso von der Recke, Kai Naßenstein, Christoph Tillmanns, Matthias Taupitz, Gregor Pache, Oliver K. Mohrs, Joachim Lotz, Sung-Min Ko, Ki Seok Choo, Yon Mi Sung, Joon‐Won Kang, Stefano Muzzarelli, Uma Valeti, Sukumaran Binukrishnam, Pierre Croisille, Alexis Jacquier, Brett R. Cowan, Dipan J. Shah, Ryan Avery, Joseph Schoepf, James Carr, Scott D. Flamm, Mukesh Harsinghani, Stamitios Lerakis, Raymond G. Kim, Subha V. Raman, François Marcotte, Ali Islam, Woon Kit Chong, Lynette Teo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthSiemens HealthineersNational Institute for Health and Care ResearchSiemens Medical Solutions USANHLBI Division of Intramural ResearchBritish Heart FoundationDivision of Intramural Research, National Institute of Allergy and Infectious DiseasesBayer
Mots-clésMedicineGadobutrolCoronary artery diseaseMagnetic resonance imagingRadiologyCardiac magnetic resonanceCardiologyCardiac imagingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gadolinium-based contrast agents were not approved in the United States for detecting coronary artery disease (CAD) prior to the current studies. OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine the sensitivity and specificity of gadobutrol for detection of CAD by assessing myocardial perfusion and late gadolinium enhancement (LGE) imaging. METHODS: Two international, single-vendor, phase 3 clinical trials of near identical design, "GadaCAD1" and "GadaCAD2," were performed. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) included gadobutrol-enhanced first-pass vasodilator stress and rest perfusion followed by LGE imaging. CAD was defined by quantitative coronary angiography (QCA) but computed tomography coronary angiography could exclude significant CAD. RESULTS: Because the design and results for GadaCAD1 (n = 376) and GadaCAD2 (n = 388) were very similar, results were summarized as a fixed-effect meta-analysis (n = 764). The prevalence of CAD was 27.8% defined by a ≥70% QCA stenosis. For detection of a ≥70% QCA stenosis, the sensitivity of CMR was 78.9%, specificity was 86.8%, and area under the curve was 0.871. The sensitivity and specificity for multivessel CAD was 87.4% and 73.0%. For detection of a 50% QCA stenosis, sensitivity was 64.6% and specificity was 86.6%. The optimal threshold for detecting CAD was a ≥67% QCA stenosis in GadaCAD1 and ≥63% QCA stenosis in GadaCAD2. CONCLUSIONS: Vasodilator stress and rest myocardial perfusion CMR and LGE imaging had high diagnostic accuracy for CAD in 2 phase 3 clinical trials. These findings supported the U.S. Food and Drug Administration approval of gadobutrol-enhanced CMR (0.1 mmol/kg) to assess myocardial perfusion and LGE in adult patients with known or suspected 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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