Comparison of Two Different Speckle Tracking Software Systems: Does the Method Matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Echocardiographic speckle tracking strain has gained clinical importance. However, the comparability of measurements between different software systems is not well defined. METHODS: In 47 healthy subjects left ventricular (LV) two-dimensional (2D) peak strain and time to peak strain (TTP) generated by EchoPAC (2DS) and velocity vector imaging (VVI) were compared. For each type of strain (longitudinal [LS], circumferential [CS], and radial strain [RS]) we compared global, anatomical level and segmental values. RESULTS: When comparing 2DS to VVI, Pearson correlation coefficients (r) of global LS, CS, and RS were 0.68, 0.44, and 0.59, respectively (all P < 0.05). Correlation of global TTP was higher: 0.81(LS), 0.80 (CS), and 0.68 (RS), all P < 0.01. Segmental peak strain differed significantly between 2DS and VVI in 8/18 (LS), 17/18 (CS), and 15/18 (RS) LV segments (P < 0.05). However, segmental TTP significantly differed only in 5/18 (LS), 7/18 (CS), and 4/18 (RS) of LV segments. Similar strain gradients were found for both systems: apical strain was higher than basal and midventricular strain in LS and CS, with a reversed pattern for RS (P < 0.05). CONCLUSION: TTP strain as well as strain gradients were comparable between VVI and 2DS, but most peak strain values were not. The software-dependency of peak strain values must be considered in clinical application. Further studies comparing the diagnostic and prognostic accuracy of strain values generated by different software systems are mandatory.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».