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Enregistrement W4376609169 · doi:10.1186/s12872-023-03218-7

Characteristics and key differences between patient populations receiving imaging modalities for coronary artery disease diagnosis in the US

2023· article· en· W4376609169 sur OpenAlex
Matthieu Pelletier‐Galarneau, Emily Vandenbroucke, Minyi Lu, Olivia Li

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

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial perfusion imagingCoronary artery diseaseRadiologyComorbidityAngiologyInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,230 · 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