Three-dimensional echocardiography: assessment of inter- and intra-operator variability and accuracy in the measurement of left ventricular cavity volume and myocardial mass
Notice bibliographique
Résumé
Accurate left ventricular (LV) volume and mass estimation is a strong predictor of cardiovascular morbidity and mortality. We propose that our technique of 3D echocardiography provides an accurate quantification of LV volume and mass by the reconstruction of 2D images into 3D volumes, thus avoiding the need for geometric assumptions. We compared the accuracy and variability in LV volume and mass measurement using 3D echocardiography with 2D echocardiography, using in vitro studies. Six operators measured the LV volume and mass of seven porcine hearts, using both 3D and 2D techniques. Regression analysis was used to test the accuracy of results and an ANOVA test was used to compute variability in measurement. LV volume measurement accuracy was 9.8% (3D) and 18.4% (2D); LV mass measurement accuracy was 5% (3D) and 9.2% (2D). Variability in LV volume quantification with 3D echocardiography was %SEMinter = 13.5%, %SEMintra = 11.4%, and for 2D echocardiography was %SEMinter = 21.5%, %SEMintra = 19.1%. We derived an equation to predict uncertainty in measurement of LV volume and mass using 3D echocardiography, the results of which agreed with our experimental results to within 13%. 3D echocardiography provided twice the accuracy for LV volume and mass measurement and half the variability for LV volume measurement as compared with 2D echocardiography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».