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Enregistrement W4405983352 · doi:10.1016/j.ajpc.2024.100916

Association of thoracic aortic calcium with incident cardiovascular disease and all-cause mortality across the spectrum of coronary artery calcium burden

2025· article· en· W4405983352 sur OpenAlexaff
Alexander C. Razavi, Omar Dzaye, Miguel Cainzos‐Achirica, Zeina Dardari, Marly van Assen, Arshed A. Quyyumi, Khurram Nasir, J. Jeffrey Carr, Matthew J. Budoff, Roger S. Blumenthal, Paolo Raggi, Carlo N. De Cecco, Laurence Sperling, Michael J. Blaha, Seamus P. Whelton

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésCoronary artery calciumMedicineCardiologyCalciumCoronary artery diseaseInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Calcification of the ascending and/or descending thoracic aorta is easily measured via non-contrast cardiac computed tomography (CT), commonly performed for quantification of coronary artery calcium (CAC). We assessed whether thoracic aortic calcium (TAC) further improves long-term cardiovascular disease (CVD) risk stratification beyond CAC alone. Methods: Cardiac CT was performed among 6,783 asymptomatic Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis participants at baseline. Cox proportional hazards regression assessed the association of TAC with incident CVD and all-cause mortality over a median follow-up of 17.7 years, adjusting for CVD risk factors and CAC. Results: =0.02). Conclusions: Participants with TAC ≥500 had a high long-term risk for CVD and all-cause mortality. TAC primarily improved risk stratification among persons with CAC=0.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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