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Enregistrement W3166086154

SPECT blood flow improves per-vessel sensitivity of myocardial perfusion imaging to detect ischemia

2021· article· en· W3166086154 sur OpenAlexaff
Juliana Brenande de Oliveira Brito, Farhan Mahmood, R. Glenn Wells, Terrence D. Ruddy, Gary R. Small

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial perfusion imagingMedicinePerfusionBlood flowNuclear medicineCoronary artery diseaseVentricleFractional flow reserveConventional PCICoronary circulationPercutaneous coronary interventionCardiologyInternal medicineRadiologyCoronary angiographyMyocardial infarction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

26 Objectives: SPECT myocardial blood flow (MBF) imaging can be performed using modern solid state SPECT cameras. It is an additive technique to traditional relative myocardial perfusion imaging (MPI). The additional clinical benefit of MPI remains to be proven and its promise is largely based on prior PET MBF data (1,2,3). We sought to determine whether SPECT MBF would improve the sensitivity of ischemia detection by MPI. Methods: Consecutive patients undergoing clinical SPECT MPI had MBF performed. A comprehensive electronic medical record review was undertaken to determine 12-month cardiovascular follow-up. In patients who underwent anatomical downstream testing, absolute MBF was calculated for the global left ventricle and individual myocardial vessels (LAD, LCx and RCA) at rest and stress. SPECT findings (MBF and MPI) were evaluated on a per-vessel and per-patient analysis. Results: 195 patients were included with a mean age of 71 years old. Indications for SPECT MPI were chest pain (20%), previous percutaneous coronary intervention (PCI; 15%), and dyslipidemia (10%). 25 patients without prior CABG had downstream anatomical testing with invasive or CT coronary angiography. Global and per-vessel values for MBF were defined in 7 patients who had non-obstructed or normal coronaries. Per-patient and per-vessel analysis demonstrated improved sensitivity of MBF to detect stenosis ≥ 70% in comparison to MPI: per-patient MBF 85% versus 77% for MPI (p<0.01); and per-vessel, LAD analysis MBF 90% versus 60% for MPI (p<0.01). Low per vessel sensitivity of SPECT was attributed to multivessel disease in 40% of cases. Conclusions: In this small series of consecutive patients SPECT MBF was more sensitive that MPI at detecting myocardial ischemia on a per vessel and per patient analysis. These results are promising but will require further validation in a larger prospective cohort or through multicenter studies.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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