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Enregistrement W4210844562 · doi:10.1093/ehjci/jeac029

Vessel-specific plaque features on coronary computed tomography angiography among patients of varying atherosclerotic cardiovascular disease risk

2022· article· en· W4210844562 sur OpenAlexaff
A. Maxim Bax, Yeonyee E. Yoon, Umberto Gianni, Alexander R. van Rosendael, Yao Lu, Xiaoyue Ma, Benjamin Goebel, Sara W. Tantawy, Daniele Andreini, Matthew J. Budoff, Filippo Cademartiri, Kavitha M. Chinnaiyan, Jung Hyun Choi, Edoardo Conte, Pedro de Araújo Gonçalves, Ilan Gottlieb, Martin Hadamitzky, Jonathon Leipsic, Erica Maffei, Gianluca Pontone, Sanghoon Shin, Yong Jin Kim, Byoung Kwon Lee, Eun Ju Chun, Ji Min Sung, Sang Eun Lee, Daniel S. Berman, Jagat Narula, Fay Y. Lin, Hyuk‐Jae Chang, Leslee J. Shaw

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegeMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research FoundationDalio Foundation
Mots-clésMedicineCircumflexCardiologyCoronary artery diseaseInternal medicineCoronary arteriesAtherosclerotic cardiovascular diseaseCoronary atherosclerosisVulnerable plaqueRadiologyArteryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The relationship between AtheroSclerotic CardioVascular Disease (ASCVD) risk and vessel-specific plaque evaluation using coronary computed tomography angiography (CCTA), focusing on plaque extent and composition, has not been examined. To evaluate differences in quantified plaque characteristics (using CCTA) between the three major coronary arteries [left anterior descending (LAD), right coronary (RCA), and left circumflex (LCx)] among subgroups of patients with varying ASCVD risk. METHODS AND RESULTS: Patients were included from a prospective, international registry of consecutive patients who underwent CCTA for evaluation of coronary artery disease. ASCVD risk groups were <7.5% (low), 7.5-20% (intermediate), and ≥20% (high). Among the ASCVD risk groups, the three coronary arteries were compared regarding quantified plaque volume and composition. Whole-heart plaque quantification was performed in 1340 patients (age 60 ± 9 years, 58% men). Across low, intermediate, and high ASCVD risk patients, the volume of plaque increased proportionally but was least in the LCx (7.4, 9.0, and 25.3 mm3, respectively) as compared with the RCA (19.3, 32.6, and 67.0 mm3, respectively, all P ≤ 0.006) and LAD (39.9, 60.8, and 93.3 mm3, respectively, all P < 0.001). In each ASCVD risk group, the composition of plaque in the LCx exhibited the least necrotic core and fibrofatty plaque (P < 0.05 vs. LAD and RCA). CONCLUSION: Among patients with varying risk of ASCVD, plaque in the LCx is decidedly less and is comprised of less non-calcified plaque supporting prior evidence of the lower rates of acute coronary events in this vessel.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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