Simple treadmill score to diagnose coronary disease. Chest 119:1933–1940
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Our aim was to derive and validate a simplified treadmill score for predicting the probability of angiographically confirmed coronary artery disease (CAD). Background: The American College of Cardiology/American Heart Association guidelines for exercise testing recommend the use of multivariable equations to enhance the diagnostic characteristics of the standard treadmill test. Most of these equations use complicated statistical techniques to provide diagnostic estimates of CAD. Simplified scores derived from such equations that require physicians only to add points have been developed for pretest estimates of disease and for prognosis. However, no simplified score has been developed specifically for the diagnosis of CAD using exercise test results. Methods: Consecutive patients referred for evaluation of chest pain who underwent standard treadmill testing followed by coronary angiography were studied. A logistic regression model was used to predict clinically significant (> 50 % stenosis) CAD and then the variables and coefficients were used to derive a simplified score. The simplified score was calculated as follows: (6 max-imal heart rate code) (5 ST-segment depression code) (4 age code) angina pectoris code hypercholesterolemia code diabetes code treadmill angina index code. The
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,029 | 0,001 |
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 ».