Myocardial blood flow quantification by Rb-82 cardiac PET/CT: A detailed reproducibility study between two semi-automatic analysis programs
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several analysis software packages for myocardial blood flow (MBF) quantification from cardiac PET studies exist, but they have not been compared using concordance analysis, which can characterize precision and bias separately. Reproducible measurements are needed for quantification to fully develop its clinical potential. METHODS: Fifty-one patients underwent dynamic Rb-82 PET at rest and during adenosine stress. Data were processed with PMOD and FlowQuant (Lortie model). MBF and myocardial flow reserve (MFR) polar maps were quantified and analyzed using a 17-segment model. Comparisons used Pearson's correlation ρ (measuring precision), Bland and Altman limit-of-agreement and Lin's concordance correlation ρc = ρ·C b (C b measuring systematic bias). RESULTS: Lin's concordance and Pearson's correlation values were very similar, suggesting no systematic bias between software packages with an excellent precision ρ for MBF (ρ = 0.97, ρc = 0.96, C b = 0.99) and good precision for MFR (ρ = 0.83, ρc = 0.76, C b = 0.92). On a per-segment basis, no mean bias was observed on Bland-Altman plots, although PMOD provided slightly higher values than FlowQuant at higher MBF and MFR values (P < .0001). CONCLUSIONS: Concordance between software packages was excellent for MBF and MFR, despite higher values by PMOD at higher MBF values. Both software packages can be used interchangeably for quantification in daily practice of Rb-82 cardiac PET.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle