Cutting-Edge Coronary Imaging Guiding CABG
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) is one of the major causes of death in the worldwide population. 1 Revascularization via percutaneous coronary intervention (PCI) or coronary artery bypass grafting (CABG) are current treatment modalities besides aggressive management of risk factors. Hence, accurate assessment and diagnosis of coronary artery disease is crucial in planning and implementing given treatment modality. Since the introduction of invasive coronary angiography (ICA) in 1958, it remains the most widely used modality to assess the anatomy and the extent of obstructive CAD. 2 In fact, indication for CABG or PCI and pre-procedural planning are commonly based on visualization of CAD via ICA. 3,4 While it allows assessment of coronary anatomy, degree of luminal obstruction, and blood flow, it is known to underestimate and/or overestimate lesion severity, especially for intermediate stenosis. 5 The major reason for this inaccurate eyeballing estimation is the transformation of a 3-dimensional (3D) lesion into a 2-dimensional image. Moreover, there is a significant interindividual examiner variation in the degree of lesion estimation. 6 Therefore, anatomical and morphological assessment of CAD is not only insufficient for understanding of the disease and coronary hemodynamics, but also for planning of complex interventions warranting additional functional and physiological assessment. Recent advances in invasive and noninvasive cardiac imaging such as fractional flow reserve (FFR), instantaneous wave-free ratio (iFR), intravascular ultrasound (IVUS), optical coherence tomography (OCT), near-infrared spectroscopy, coronary computed tomography angiogram (CCTA), positron emission tomography (PET), and single-photon emission computerized tomography myocardial perfusion imaging (MPI) allow more accurate assessment of a given lesion directing correct indication and planning of a given procedure. While their utility has been studied to variable extents in the context of PCI, there is a paucity, and in some of the modalities, there is a total absence of data in CABG.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».