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Enregistrement W3155460599 · doi:10.15212/cvia.2021.0013

ST-Segment Depression in Leads I and aVL: Artifactual or Pathophysiological Findings?

2021· article· en· W3155460599 sur OpenAlexaff
Sharen Lee, Gary Tse, Xin Wang, A. Baranchuk, Tong Liu

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Innovations and Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineST segmentCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionChest painDepression (economics)Ejection fractionStenosisElectrocardiographyHigh resolutionHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 12-lead electrocardiogram (ECG) is a routinely performed test but is susceptible to misinterpretation even by experienced physicians. We report a case of a 72-year-old lady with no prior cardiac history presented to our hospital with atypical chest pain. Her initial electrocardiogram shows an initial ST depression followed by positive deflections leads I and aVL. Non-physiological ST segment and T-wave changes are also observed in the precordial leads V2 to V6. By contrast, these abnormalities are notably absent in lead II. A repeat of the ECG taken 30 minutes later reveals the resolution of most abnormalities seen in the initial ECG on a background of high-frequency noise in the limb leads. She was referred to the cardiology department for further management. An urgent echocardiogram revealed no regional wall motion abnormalities with preserved ejection fraction, and her coronary angiogram revealed no significant coronary stenosis. This case illustrates the importance of understanding different factors that can cause ST segment abnormalities, notably artifactual changes that can mimic ST segment myocardial infarction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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