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Enregistrement W4415535761 · doi:10.1016/j.cjco.2025.10.004

Concomitant Cardiac Transthyretin Amyloidosis and Coronary Artery Disease---Imaging Features and Pitfalls

2025· article· en· W4415535761 sur OpenAlexaff
Nicolas Lavoie, Omar Idrissi, Julien Ternacle, Kim O’Connor, Andréanne Powers, Alexis Jacquier, Francis Morin, Michel Tessier, Tomas Cieza, Jean‐Michel Paradis, Élisabeth Bédard, Mohamed Marzouk, Jonathan Beaudoin, Nancy Côté, Mathieu Bernier, Philippe Pîbarot, Marie‐Annick Clavel, Erwan Salaün

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesEdwards Lifesciences
Mots-clésTransthyretinCoronary artery diseaseAmyloidosisConcomitantCardiac amyloidosisCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingNuclear imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coexistence of coronary artery disease (CAD) and transthyretin cardiac amyloidosis (ATTR-CM) is increasingly recognized in clinical practice, especially in older adults. Although each condition has distinct pathophysiologic and imaging features, their association could be challenging for interpretation of imaging and diagnosis. This report presents a series of clinical cases that illustrate multimodality imaging findings in patients with coexisting CAD and ATTR-CM. It highlights the unique and overlapping features seen on echocardiography, cardiac magnetic resonance imaging, nuclear imaging, and coronarography. Special attention is given to diagnosis challenges that arise when these conditions coexist, and to the value of recognizing atypical findings of both CAD and ATTR-CM. The objectives of this report are to: 1) raise awareness of the possibility of ATTR-CM in patients with known CAD; and 2) discuss several specific multi-imaging features and specific findings encountered in clinical cases with concomitant CAD and ATTR-CM.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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