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Enregistrement W3210026456 · doi:10.1016/j.jcct.2021.10.007

Cardiac computed tomography-derived coronary artery volume to myocardial mass

2021· review· en· W3210026456 sur OpenAlexaff
Abdul Rahman Ihdayhid, Timothy Fairbairn, Gaurav S. Gulsin, Γεώργιος Τζίμας, Edward Danehy, Adam Updegrove, Jesper Møller Jensen, Charles A. Taylor, Jeroen J. Bax, Stephanie Sellers, Jonathon Leipsic, Bjarne Linde Nørgaard

Notice bibliographique

RevueJournal of cardiovascular computed tomography · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensProvidence Health CareUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCardiologyCoronary artery diseaseInternal medicineCoronary arteriesLumen (anatomy)ArteryRadiologyCardiac imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the absence of disease impacting the coronary arteries or myocardium, there exists a linear relationship between vessel volume and myocardial mass to ensure balanced distribution of blood supply. This balance may be disturbed in diseases of either the coronary artery tree, the myocardium, or both. However, in contemporary evaluation the coronary artery anatomy and myocardium are assessed separately. Recently the coronary lumen volume to myocardial mass ratio (V/M), measured noninvasively using coronary computed tomography angiography (CTCA), has emerged as an integrated measure of myocardial blood supply and demand in vivo. This has the potential to yield new insights into diseases where this balance is altered, thus impacting clinical diagnoses and management. In this review, we outline the scientific methodology underpinning CTCA-derived measurement of V/M. We describe recent studies describing alterations in V/M across a range of cardiovascular conditions, including coronary artery disease, cardiomyopathies and coronary microvascular dysfunction. Lastly, we highlight areas of unmet research need and future directions, where V/M may further enhance our understanding of the pathophysiology of cardiovascular disease.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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