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Enregistrement W4318777285 · doi:10.3390/diagnostics13030524

Qualitative and Quantitative Stress Perfusion Cardiac Magnetic Resonance in Clinical Practice: A Comprehensive Review

2023· review· en· W4318777285 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research FundHong Kong Government
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseCardiologyCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingInternal medicineClinical PracticeStress testing (software)Cardiac magnetic resonance imagingStress EchocardiographyIschemiaRadiologyCADMyocardial perfusion imagingMyocardial ischemiaPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging is a well-validated non-invasive stress test to diagnose significant coronary artery disease (CAD), with higher diagnostic accuracy than other common functional imaging modalities. One-stop assessment of myocardial ischemia, cardiac function, and myocardial viability qualitatively and quantitatively has been proven to be a cost-effective method in clinical practice for CAD evaluation. Beyond diagnosis, stress CMR also provides prognostic information and guides coronary revascularisation. In addition to CAD, there is a large body of literature demonstrating CMR's diagnostic performance and prognostic value in other common cardiovascular diseases (CVDs), especially coronary microvascular dysfunction (CMD). This review focuses on the clinical applications of stress CMR, including stress CMR scanning methods, practical interpretation of stress CMR images, and clinical utility of stress CMR in a setting of CVDs with possible myocardial ischemia.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,355 · 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