Use of Cardiac Magnetic Resonance Imaging Based Measurements of Inferior Vena Cava Cross-Sectional Area in the Diagnosis of Pericardial Constriction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the value of cardiac magnetic resonance imaging (MRI)-based measurements of inferior vena cava (IVC) cross-sectional area in the diagnosis of pericardial constriction. METHODS: Patients who had undergone cardiac MRI for evaluation of clinically suspected pericardial constriction were identified retrospectively. The diagnosis of pericardial constriction was established by clinical history, echocardiography, cardiac catheterization, intraoperative findings, and/or histopathology. Cross-sectional areas of the suprahepatic IVC and descending aorta were measured on a single axial steady-state free-precession (SSFP) image at the level of the esophageal hiatus in end-systole. Logistic regression and receiver-operating curve (ROC) analyses were performed. RESULTS: Thirty-six patients were included; 50% (n = 18) had pericardial constriction. Mean age was 53.9 ± 15.3 years, and 72% (n = 26) were male. IVC area, ratio of IVC to aortic area, pericardial thickness, and presence of respirophasic septal shift were all significantly different between patients with constriction and those without (P < .001 for all). IVC to aortic area ratio had the highest odds ratio for the prediction of constriction (1070, 95% confidence interval [8.0-143051], P = .005). ROC analysis illustrated that IVC to aortic area ratio discriminated between those with and without constriction with an area under the curve of 0.96 (95% confidence interval [0.91-1.00]). CONCLUSIONS: In patients referred for cardiac MRI assessment of suspected pericardial constriction, measurement of suprahepatic IVC cross-sectional area may be useful in confirming the diagnosis of constriction when used in combination with other imaging findings, including pericardial thickness and respirophasic septal shift.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».