L'utilité de la quantification des flots myocardiques en TEP cardiaque dans l'évaluation de la maladie coronarienne
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, la maladie coronarienne athérosclérosante (MCAS) affecte 1.6 millions d’individus et constitue la 2e cause de décès. Elle représente un fardeau important sur le système de santé avec impact économique majeur. L’étude de perfusion myocardique à l’aide de la tomographie par émission de positrons (TÉP) est un examen diagnostic non-invasif particulièrement utile pour l’évaluation de la MCAS. Ce projet avait pour but d'établir les valeurs normales de flots myocardiques (MBF) et de réserve de flots myocardiques (MFR) mesurées à l’aide de la TÉP-rubidium avec dipyridamole. Dans un premier temps, l’importance de la quantification des MBF en TÉP est mise en contexte via une discussion sur les avantages de la TEP par rapport aux autres modalités ainsi que sur le rôle crucial des MBF dans l’évaluation du pronostic, en particulier chez les patients à risque élevé. Dans un second temps, les valeurs normales de MBF et MFR ont été calculées pour les femmes et les hommes pour différents groupes d’âges. Nous avons démontré que les femmes présentaient des valeurs plus élevées de MBF et de MFR que les hommes et que ces valeurs diminuaient avec l'âge pour les deux sexes. Des seuils de valeurs normales pour le MBF au stress et le MFR ont été proposés selon l’âge et le sexe pour guider les cliniciens dans leur prise en charge des patients.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".