ICEBERG-3: carotid plaque score combined with the stress echo improves 5-year major adverse cardiovascular events risk prediction
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Stress echocardiography (SE), though widely accessible, has some limitations in its diagnostic test characteristics for predicting major adverse cardiovascular events (MACEs). Carotid plaque score provides direct detection of subclinical atherosclerosis and can be integrated into the stress protocol. The aim of our study was to assess the value of adding a carotid plaque score to SE to enhance the test diagnostics for predicting MACE in low-intermediate-risk patients. Methods and results: Patients aged 40-75 years referred for SE received a carotid ultrasound and were followed for 5-year MACE. Hard MACE was defined as a composite of cardiovascular death, non-fatal stroke or myocardial infarction, and emergency coronary revascularization. Soft MACE included non-emergency coronary revascularization. Patients aged >75 years, on a statin, with previously known vascular disease, a history of stroke, myocardial infarction, vascular intervention, or a resting wall motion abnormality on a baseline echo were excluded. Administrative data holdings housed at the Institute of Clinical Evaluative Sciences, ICES, were used for event follow-up. Of the 2588 patients, there were 49 cumulative incidence hard MACE and 119 soft MACE. Carotid plaque score improved the sensitivity of SE for predicting 1- and 5-year MACE. A plaque score threshold value of ≥2 provided clear differentiation of patients who experienced MACE in both positive and non-positive (negative/inconclusive for ischaemia) SE results. Conclusion: Plaque score enhances diagnostic test characteristics of SE. The combination of carotid ultrasound with SE is an important new tool for cardiovascular risk assessment. This simple tool may help differentiate risk in patients with non-positive SE results.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».