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Enregistrement W4410308302 · doi:10.1016/j.jcct.2025.04.015

Coronary computed tomography angiography to guide percutaneous coronary intervention: Expert opinion from a SCAI/SCCT roundtable

2025· review· en· W4410308302 sur OpenAlexaff
Yader Sandoval, Jonathon Leipsic, Carlos Collet, Ziad A. Ali, Lorenzo Azzalini, Emanuele Barbato, João L. Cavalcante, Ricardo A. Costa, Héctor M. García‐García, Daniel A. Jones, John King Khoo, Anbukarasi Maran, Koen Nieman, Natalia Pinilla‐Echeverri, Arnold H. Seto, Evan Shlofmitz, Emmanouil S. Brilakis

Notice bibliographique

RevueJournal of cardiovascular computed tomography · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinneapolis Heart Institute Foundation
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionCoronary angiographyExpert opinionRadiologyComputed tomography angiographyComputed tomographyCardiologyInternal medicineIntensive care medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary computed tomography angiography (CCTA) has emerged as an important tool for planning percutaneous coronary intervention (PCI). While it has traditionally been employed for diagnostic purposes, increasing evidence and real-world experience suggest that CCTA can be used for the pre-procedural planning of PCI and inform patient triage, shared decision-making, case complexity, and resource use. This approach mirrors how computed tomography angiography is routinely used to plan structural interventions. To address these emerging opportunities, the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions (SCAI) and the Society of Cardiovascular Computed Tomography (SCCT) organized a multidisciplinary, expert scientific roundtable on the use of CCTA for guiding PCI. The goal of this document is to provide a state-of-the-art overview of CCTA-guided PCI, focused on practical applications and key coronary lesion subsets, define unmet needs and barriers, and outline future directions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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