Characteristics and key differences between patient populations receiving imaging modalities for coronary artery disease diagnosis in the US
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited data on the impact of imaging modality selection for the assessment of coronary artery disease (CAD) risk on downstream resource utilisation. This study sought to identify differences between patient populations in the US undergoing stress echocardiography, single-photon emission computed tomography (SPECT) myocardial perfusion imaging (MPI), positron emission tomography (PET) MPI, and coronary computed tomography angiography (cCTA) for the assessment of CAD risk, and associated physician referral patterns. METHODS: Claims and electronic health records data for 2.5 million US patients who received stress echocardiography, cCTA, SPECT MPI or PET MPI between January 2016 and March 2018, from the Decision Resources Group Real-World Evidence US Data Repository, were analysed. Patients were stratified into suspected and existing CAD cohorts, and further stratified by pre-test risk and presence and recency of interventions or acute cardiac events (within 1-2 years pre-index test). Linear and logistic regression were used to compare numeric and categorical variables. RESULTS: Physicians were more likely to refer patients to standalone SPECT MPI (77%) and stress echocardiography (18%) than PET MPI (3%) and cCTA (2%). Overall, 43% of physicians referred more than 90% of their patients to standalone SPECT MPI. Just 3%, 1% and 1% of physicians referred more than 90% of their patients to stress echocardiography, PET MPI or cCTA. At the aggregated imaging level, patients who underwent stress echocardiography or cCTA had similar comorbidity profiles. Comorbidity profiles were also similar for patients who underwent SPECT MPI and PET MPI. CONCLUSION: Most patients underwent SPECT MPI at the index date, with very few undergoing PET MPI or cCTA. Patients who underwent cCTA at the index date were more likely to undergo additional imaging tests compared with those who underwent other imaging modalities. Further evidence is needed to understand factors influencing imaging test selection across patient populations.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».