Abstract 10642: A Novel Way to Predict Obstructive Coronary Artery Disease Requiring Revascularization: The Use of Magnetocardiography
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronary artery disease (CAD) causes one-third of total deaths in people over the age of 35. The evaluation of suspected obstructive CAD includes H&P, ECG, and cardiac enzymes. These tests can often lead to diagnostic uncertainty which can then lead to unnecessary testing such as stress tests and/or coronary angiography. Magnetocardiography (MCG) has been proposed as a noninvasive, radiation free, rapid adjunctive test in predicting coronary ischemia requiring revascularization. MCG measures the magnetic fields produced by electrical currents in the heart with unique and distinct advantages over traditional electrocardiographic approaches. Methods: One hundred patients (62% male, 69% white, age 60.9 years), suspected of having obstructive CAD, were evaluated at a large urban community hospital. All patients underwent MCG prior to coronary angiography which was interpreted by readers blinded to clinical data. MCG was considered positive if the scan displayed findings of “RT angle”, “multipolar”, or “island”. Of the 100 patients, 72 MCG studies were interpretable. Results: Of the 72 MCG studies, 25 were considered positive. Of the 25, 17 revealed obstructive CAD on angiography and underwent PCI with balloon or stent. Of the 47 negative, 35 revealed no obstructive CAD on angiography. Sensitivity was 58.6% and specificity was 81.4%. Removing patients with “island” MCG features resulted in 65 studies which improved specificity to 92.1% at a slight penalty in sensitivity at 55.6%. There were 11 patients where stress testing and MCG could be compared to angiography revealing a diagnostic accuracy of 54.5% and 81.8%, respectively. Discussion: MCG was able to predict obstructive CAD leading to PCI with a specificity of 81.4%. Refining interpretation criteria improved specificity to 92.1% plus better diagnostic accuracy than stress testing. MCG shows promise as an adjunctive test for patients with suspected CAD who may require revascularization with PCI.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».