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Enregistrement W924003790 · doi:10.1253/circj.cj-11-1427

Assessment of Cardiac Computed TomographyMyocardial Perfusion Imaging

2012· review· en· W924003790 sur OpenAlex
Girish Dwivedi, Taylor F. Dowsley, Benjamin J.W. Chow

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCirculation Journal · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDowager Countess Eleanor Peel Trust
Mots-clésPerfusionCoronary artery diseaseMyocardial perfusion imagingMedicineModality (human–computer interaction)Perfusion scanningRadiologyCardiac imagingFunctional imagingCardiologyNuclear medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac computed tomography (CT) has evolved rapidly over the last decade into a reliable imaging modality for the non-invasive assessment of coronary artery disease. With the advancement in multi-detector CT technology, there has developed an increasing body of evidence that suggests that the role of cardiac CT can be extended to include functional assessment of the myocardium not only at rest but also during stress. Simultaneous anatomical and functional assessment approaches will have a number of advantages such as evaluation of the transmural extent of myocardial perfusion defects (including small subendocardial perfusion defects), reduced risk associated with multiple sources of radiation, and short image acquisition time. Although initial results hold some promise, CT myocardial perfusion imaging is a modality in the early stages of development and further work and studies are required to define, validate, and optimize this technique. This review will provide an overview of this novel perfusion imaging method, its underlying principles, evolution, limitations and future directions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,318 · 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