Myocardial blood flow quantification with SPECT
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The addition of absolute myocardial blood flow (MBF) data improves the diagnostic and prognostic accuracy of relative perfusion imaging with nuclear medicine. Cardiac-specific gamma cameras allow measurement of MBF with SPECT. METHODS: This paper reviews the evidence supporting the use of SPECT to measure myocardial blood flow (MBF). Studies have evaluated SPECT MBF in large animal models and compared it in humans with invasive angiographic measurements and against the clinical standard of PET MBF. The repeatability of SPECT MBF has been determined in both single-site and multi-center trials. RESULTS: SPECT MBF has excellent correlation with microspheres in an animal model, with the number of stenoses and fractional flow reserve, and with PET-derived MBF. The inter-user coefficient of variability is ∼20% while the COV of test-retest MBF is ∼30%. SPECT MBF improves the sensitivity and specificity of the detection of multi-vessel disease over relative perfusion imaging and provides incremental value in predicting adverse cardiac events. CONCLUSION: SPECT MBF is a promising technique for providing clinically valuable information in the assessment of coronary artery disease.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».