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Enregistrement W4306696319 · doi:10.1007/s10554-022-02730-9

“Vascular inflammation and cardiovascular disease: review about the role of PET imaging”

2022· review· en· W4306696319 sur OpenAlexaff
Antonio Maria Sammartino, Raffaele Falco, Andrea Drera, Francesco Dondi, Pietro Bellini, Francesco Bertagna, Enrico Vizzardi

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Cardiovascular Imaging · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Brescia
Mots-clésMedicineInflammationPositron emission tomographyDiseaseInternal medicineAortaPET-CTCardiologyRadiologyPathophysiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inflammation characterizes all stages of atherothrombosis and provides a critical pathophysiological link between plaque formation and its acute rupture, leading to coronary occlusion and heart attack. In the last 20 years the possibility of quantifying the degree of inflammation of atherosclerotic plaques and, therefore, also of vascular inflammation aroused much interest. 18 Fluoro-deoxy-glucose photon-emissions-tomography ( 18 F-FDG-PET) is widely used in oncology for staging and searching metastases; in cardiology, the absorption of 18 F-FDG into the arterial wall was observed for the first time incidentally in the aorta of patients undergoing PET imaging for cancer staging. PET/CT imaging with 18 F-FDG and 18 F-sodium fluoride ( 18 F-NaF) has been shown to assess atherosclerotic disease in its molecular phase, when the process may still be reversible. This approach has several limitations in the clinical practice, due to lack of prospective data to justify their use routinely, but it’s desirable to develop further scientific evidence to confirm this technique to detect high-risk patients for cardiovascular events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,014
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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