Abstract 4367146: Coronary Artery Calcium Scoring Accuracy in Iran: A Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Background: Coronary artery Calcium Scoring (CACS) has been recognized as a risk predictor of major cardiovascular events in high income countries. However, more research is needed on the applicability of CACS in countries with developing economies. Research Questions/Hypothesis: In this meta-analysis, we examine the prevalence of CAC and the diagnostic performance of CACS when compared to conventional or CT coronary angiography in Iran. Methods/Approach: The authors searched the PubMed, SCOPUS, and World of Science databases for peer-reviewed studies evaluating populations in Iran between 2010-2025 in accordance with PRISMA guidelines. We examined the relationship between CACS and obstructive (≥50% stenosis) coronary artery disease as diagnosed by CT or conventional coronary angiography. Results/Data: A total of 11 studies were included for a total of 7095 patients. Mean age was 57 ± 13.21, 61% male. Risk factors included hypertension (38.8%), hypercholesterolemia (38.7%), smoking, (24.7%) and/or diabetes (23.6%). All studies except one (90.9%) included patients with an intermediate pretest probability of cardiovascular disease. All studies except one (90.9%) used CT scanners with ≥ 64 detector rows. The pooled prevalence of CAC>0 was 56.3% (95% CI 47.9%-64.7%). 3039/7095 patients (43.1%, 95% CI 33.5-52.6) had CACS of 0. When compared to angiography results, of six studies with reported data, 33.5% (95%CI=13.6-53.4) of patients had no coronary artery stenosis. Of five studies reporting data, 50.2% (95%CI=32.3-68) of patients had obstructive coronary artery disease. Using angiography results as the gold standard, the pooled (random-effects model) negative predictive value (NPV) from five studies was 0.929 (95%CI=0.63-0.99). Sensitivity, specificity, and positive predictive value (PPV) were 0.921 (95%CI=0.876-0.966), 0.667 (95%CI=0.566-0.767), and 0.82 (95%CI=0.76-0.881). Overall heterogeneity was high (I2>75%) and study bias was moderate (Newcastle-Ottawa scale score mean 7.18). Conclusion: Among patients with at least an intermediate pretest probability of cardiovascular disease in Iran, prevalence of CACS=0 was similar to previously published studies in high income countries. However, pooled NPV was lower while pooled PPV was higher than previously published. Additional research is needed on understanding why pooled NPV and PPV vary from high income countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».