Coronary Angiography by CT Accuracy for the Chronic Coronary Disease Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The main cause for ischemic heart disease is the coronary atherosclerosis (1,2). The positive diagnosis for stable ischemic heart disease starts with the probability of obstructive coronary atherosclerotic. This study sought to investigate the clinical, biological and imaging characteristics associated with diagnostic accuracy of detecting obstructive coronary artery disease defined by coronary angiography result. Methods: We screened patients underwent angiography by computed tomography. Thru the post processing analysis we obtain the Agatston calcium score, the presence, the magnitude and the localization of significant atherosclerotic coronary lesions. Results: We enrolled 133 patients. The calcium score and the presence of atherosclerotic coronary lesions was significantly different between men and woman. The presence of any isolated cardiovascular risk factor wasn?t associated with atherosclerotic coronary artery disease, but all the three available scores of prediction had positive correlation with the calcium score and the presence of the coronary lesions. Conclusions: The best method to predict the presence of coronary atherosclerotic lesions was the Canadian Society of Cardiology Probability Score, which has the most complex pretest evaluation taking into consideration several cardiovascular risk factors. Elevated calcium score and the number of atherosclerotic coronary involvement at the angiography by computed tomography correlated with performing coronarography, with the positive diagnosis at invasive angiography and with angioplasty and stent placement. Evaluation thru angiography by computed tomography is an accurate method, and should be used for patients with medium-high pretest probability of ischemic heart disease and not for patients with isolated cardiovascular risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».