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Enregistrement W4410370439 · doi:10.1177/1358863x251334572

Quantification of arterial calcification in peripheral artery disease and its association with amputation and/or mortality: A systematic review

2025· review· en· W4410370439 sur OpenAlexaff
Jenny Woo, Arash Fereydooni, Janhavi Patel, A. Lakshmi, Amber W. Trickey, Shipra Arya

Notice bibliographique

RevueVascular Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesStanford Cardiovascular Institute, School of Medicine, Stanford UniversityNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAmerican College of Surgeons
Mots-clésMedicineAmputationArterial diseaseCalcificationDiabetes mellitusPeripheralRadiologyModalitiesVascular diseaseDiseaseInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial calcification is prevalent in peripheral artery disease (PAD), especially among patients with advanced age, diabetes, or renal disease. Peripheral arterial calcium score (PACS) is an emerging tool to quantify calcification in peripheral arteries and predict outcomes such as amputation and mortality. This systematic review evaluates PACS methodologies and its association with these adverse outcomes. In a comprehensive search of Embase, MEDLINE (PubMed), and PubMed Central (PMC) from January 1991 to January 2025, 1092 studies were retrieved, of which 17 met the inclusion criteria. Computed tomography and X-ray imaging were the main imaging modalities used to detect calcification through a variety of PACS. A higher PACS was linked to increased risk of amputation and/or mortality. PACS holds potential for predicting outcomes in PAD, particularly amputation and mortality. Standardization of PACS methods is needed to enhance its clinical utility and integration into practice.

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)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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