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Enregistrement W4403219327 · doi:10.1186/s12872-024-04225-y

Real-world evidence study on the impact of SPECT MPI, PET MPI, cCTA and stress echocardiography on downstream healthcare utilisation in patients with coronary artery disease in the US

2024· article· en· W4403219327 sur OpenAlexaff
Matthieu Pelletier‐Galarneau, Arturo Cabra, Erika Szabó, Santosh Angadageri

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseMyocardial perfusion imagingRadiologyAcute coronary syndromeHealth careInternal medicinePositron emission tomographyCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Coronary artery disease (CAD) is associated with a large clinical and economic burden. However, consensus on the optimal approach to CAD diagnosis is lacking. This study sought to compare downstream healthcare resource utilisation following different cardiac imaging modalities, to inform test selection for CAD diagnosis. METHODS: Claims and electronic health records data from the Decision Resources Group Real-World Evidence US Data Repository were analysed for 2.5 million US patients who underwent single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging (SPECT MPI), positron emission tomography myocardial perfusion imaging (PET MPI), coronary computed tomography angiography (cCTA), or stress echocardiography between January 2016 and March 2018. Patients were stratified into nine cohorts based on suspected or existing CAD diagnosis, pre-test risk, and prior events or interventions. Downstream healthcare utilisation, including additional diagnostic imaging, coronary angiography, and cardiac-related health system encounters, was compared by cohort and index imaging modality. RESULTS: Among patients with suspected CAD diagnosed within 3 months of the index test, PET MPI was associated with lower downstream utilisation; 25-37% of patients who underwent PET MPI required additional downstream healthcare resources compared with 40-49% of patients who received SPECT MPI, 35-41% of patients who underwent cCTA, and 44-47% of patients who received stress echocardiography. Patients who underwent PET MPI experienced fewer acute cardiac events (5.3-9.4%) and generally had lower rates of healthcare encounters (0.8-4.1%) and invasive coronary angiography (ICA, 15.4-24.2%) than those who underwent other modalities. SPECT MPI was associated with more downstream ICA (31.3-38.2%) and a higher rate of cardiac events (9.5-13.2%) compared with PET MPI (5.3-9.4%) and cCTA (6.9-9.9%). Across all cohorts, additional diagnostic imaging was 1.6 to 4.7 times more frequent with cCTA compared with PET MPI. CONCLUSION: Choice of imaging modality for CAD diagnosis impacts downstream healthcare utilisation. PET MPI was associated with lower utilisation across multiple metrics compared with other imaging modalities studied.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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