Incidence of Anomalous Coronary Arteries in Pakistani Population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify the origin of coronary arteries and detect its abnormalities. Methodology: This was a retrospective analysis comprising 1200 patients during the course of 2 years from May 2021 to a May 2023 who underwent for coronary CT angiogram to determine the coronary artery anomalies at the Islamabad Diagnostician center, with the collaboration of South East Hospital and Research Center, Islamabad. All the patients who were included in this study had a base line heart rate>65 bpm, and suffered from coronary artery disease and chest pain. They were advised to avoid smoking and coffee 12 hours before the procedure and also avoided eating solid food 4 hours prior to the procedure. Results: The patients' mean age was 49 years, mean heart rate 61.39±5.356 and mean creatinine level was 1.029±1.383. It also showed that 85.7% male and only 2% females were in records. Medical history showed that 64.3% patients were hypertensive, 50% diabetic, 92% patients had presented with shortness of breath, 85% with chest pain, 35.7% were smokers and 42.9% had positive family history of heart diseases. Angina grading score also known as the Canadian cardiovascular society (CCS) showed 50% patients with CCS I, 28.6% CCS II and 21.4% CCS III. Conclusion: Coronary CT angiography is a highly effective diagnostic technique for the diagnosis and origin of coronary arteries as well as its course and termination. We can observe easily all the presentation which cannot be detected through other diagnostic tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».