Impact of rubidium imaging availability on management of patients with acute chest pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate the impact of 82-Rubidium positron emission tomography (PET) myocardial perfusion imaging (MPI) availability on patient management presenting at the emergency department (ED) with chest pain (CP). METHODS: This is a single-center retrospective study of clinical databases. Patients presenting with CP with a non-definitive suspicion of acute coronary syndrome (ACS) at the ED between April 2016 and February 2020 were divided into 2 groups based on PET availability. The proportion of invasive coronary angiography (ICA) without significant coronary artery disease (CAD), length of stay (LoS), and additional downstream testing were evaluated. RESULTS: There were 21,242 ED visits for CP without definitive ACS: 5,492 when PET is not available and 15,750 when PET is available. When PET is available, proportion of patients undergoing a MPI study was greater (20.7% vs 17.6%, P<0.0001), proportion of ICA without significant CAD was similar (18.5% vs 21.4%, P=0.24), and median ED LoS was shorter (16.6 vs 18.1 hours, P=0.03). Patients undergoing SPECT MPI had significantly more downstream testing (8.9% vs 6.4%, P=0.003) and a higher rate of coronary angiogram without significant CAD (21.2% vs 14.2%, P=0.09) compared to those who underwent PET MPI. CONCLUSION: Availability of PET MPI was associated with an increased number of MPI referral from the ED, similar rates of ICA without significant CAD, decreased LoS, and fewer downstream testing.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».