Importance of computed tomography in defining segmental disease in chronic thromboembolic pulmonary hypertension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiological assessment of patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) is critical to decide whether patients should be treated with pulmonary endarterectomy (PEA). Although computed tomography pulmonary angiography (CTPA) is increasingly used for decision making in CTEPH, the value of CTPA to predict surgical findings and outcome has never been explored. METHODS: We retrospectively reviewed 100 consecutive patients with high-quality CTPA undergoing PEA for CTEPH between May 2015 and December 2017. The most proximal level of disease in the pulmonary artery on CTPA was classified by two blinded radiologists as level 1 (main pulmonary artery), 2a (lobar pulmonary artery), 2b (origin of basal segmental pulmonary artery), 3 (segmental pulmonary artery) or 4 (predominantly subsegmental pulmonary artery). RESULTS: CTPA demonstrated level 1 in 20%, level 2a in 43%, level 2b in 11%, level 3 in 23% and level 4 in 3%. A majority of males presented with level 1 (55%) and level 2 (57%), and a majority of females (83%) with level 3 (p=0.01). Levels 3 and 4 were associated with longer duration of circulatory arrest (p=0.03) and higher frequency of Jamieson type III disease at surgery (p<0.0001). Requirement for targeted pulmonary hypertension therapy after PEA was 28% at 3 years in level 2b/3/4 compared with 6% in level 2a and 13% in level 1 (p=0.002). Level 2b/3/4 was an independent predictor for targeted pulmonary hypertension therapy after PEA (hazard ratio 4.23, 95% CI 1.24-14.39; p=0.02). CONCLUSIONS: High-quality CTPA provides accurate evaluation of CTEPH patients. The level of disease on CTPA can help guide peri-operative planning and post-operative monitoring.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle