Cardiovascular multimodality imaging in women: a scientific statement of the European Association of Cardiovascular Imaging of the European Society of Cardiology
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVD) represent an important cause of mortality and morbidity in women. It is now recognized that there are sex differences regarding the prevalence and the clinical significance of the traditional cardiovascular (CV) risk factors as well as the pathology underlying a range of CVDs. Unfortunately, women have been under-represented in most CVD imaging studies and trials regarding diagnosis, prognosis, and therapeutics. There is therefore a clear need for further investigation of how CVD affects women along their life span. Multimodality CV imaging plays a key role in the diagnosis of CVD in women as well as in prognosis, decision-making, and monitoring of therapeutics and interventions. However, multimodality imaging in women requires specific consideration given the differences in CVD between the sexes. These differences relate to physiological changes that only women experience (e.g. pregnancy and menopause) as well as variation in the underlying pathophysiology of CVD and also differences in the prevalence of certain conditions such as connective tissue disorders, Takotsubo, and spontaneous coronary artery dissection, which are all more common in women. This scientific statement on CV multimodality in women, an initiative of the European Association of Cardiovascular Imaging of the European Society of Cardiology, reviews the role of multimodality CV imaging in the diagnosis, management, and risk stratification of CVD, as well as highlights important gaps in our knowledge that require further investigation.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».