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Enregistrement W157613907 · doi:10.1161/circ.116.suppl_16.ii_771-b

Abstract 3415: Cardiovascular Magnetic Resonance Accurately Detects Myocardial Hemorrhage in Reperfusion Injury

2007· article· en· W157613907 sur OpenAlexaff
Andreas Kumar, Jordin D. Green, Andrea J. Mitchell, Jane Sykes, Gerald Wisenberg, Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingEx vivoMyocardial infarctionIn vivoNuclear medicineCardiologyReperfusion injuryLigationInternal medicineRadiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Hemorrhage can complicate reperfusion injury in myocardial infarction, but no in vivo imaging method exists. We hypothesized that a T2*-weighted cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) sequence accurately detects myocardial hemorrhage in vivo. Methods Reperfused myocardial infarcts were generated in 14 dogs by ligation of the LAD for 3– 6 hours. At day 3, a CMR study was performed using established sequences for quantification of function, microvascular obstruction and myocardial infarction in short axis slices covering the entire myocardium. For hemorrhage, a T2*-weighted multi-echo gradient-echo sequence was applied (TE=35msec, TR=1 RR, FOV 380x280mm, matrix 256 x 192). A segmental analysis was performed using 6 segments per slice: T2*-segments were considered hemorrhagic when signal intensity was >2 standard deviations below the mean of remote myocardium. The contrast-to-noise ratio of hemorrhagic segments over normal segments was assessed. Post-mortem TTC staining was performed with infarcted and hemorrhagic areas analyzed with the same segmental approach. In vivo/ ex vivo correlation statistics were performed. Results In 14 dogs, 378 segments were assessed. Of the T2* CMR segments, 10.2% were excluded due to artifacts; 27 segments yielded a signal drop consistent with hemorrhage (see figure ). The correlation with ex vivo TTC staining was R=0.79 and contrast-to-noise ratio was 9.2±3.4. Sensitivity to detect a hemorrhagic segment was 77%, specificity 99%. Conclusion T2*-weighted CMR accurately detects reperfusion hemorrhage in vivo. The method may be applied in patients to study hemorrhage as a complication of reperfusion injury.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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