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Enregistrement W1982894662 · doi:10.1186/1532-429x-15-s1-p107

Predictive value of cardiac magnetic resonance for the diagnosis and surgical relief of pericardial constriction

2013· article· en· W1982894662 sur OpenAlexaff
Kate Hanneman, Hadas Moshonov, Rachel M. Wald, Elsie T. Nguyen, Kim A. Connelly, Andrew Crean

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePericarditis and Cardiac Tamponade
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePericardiectomyConstrictive pericarditisAngiologyMagnetic resonance imagingConstrictionBody surface areaReceiver operating characteristicRadiologyCardiologyOdds ratioNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diagnosis of pericardial constriction (PC) remains challenging and cardiac magnetic resonance (CMR) is increasingly used as a diagnostic tool. The objective of this study was to evaluate CMR findings for the prediction of subsequent surgical pericardiectomy. CMR studies of 36 patients referred to assess for PC were evaluated retrospectively. Patients were divided into two groups depending on whether they subsequently had their pericardium stripped (n=18) or did not (n=18). IVC and aortic areas were determined by manual contouring on a single axial-SSFP image in maximum systole at the level of the esophageal hiatus. The ratio of IVC to aortic (I:A) area was calculated. Cross-sectional areas were indexed to body surface area (BSA). Quantitative data was assessed with a two-sample t-test and qualitative data was assessed with Fisher's exact test. A logistic regression model was used to determine the predictive probability of surgical pericardiectomy based on CMR features. Odds ratios (ORs) were calculated and receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed. Mean age of patients was 53.9±15.3 years, 72% (n=26) male, with no significant difference in mean age between the two groups (p=0.429). In patients with constriction, the underlying etiology was idiopathic (39%, n=7), infectious (28%, n=5), post-surgical (17%, n=3), connective-tissue disease (11%, n=2), and post-radiation (6%, n=1). IVC area, indexed IVC area, I:A ratio, pericardial thickness, RV area and indexed RV area were significantly different in patients who underwent pericardiectomy compared to those who did not (Table 1 ). Pericardiectomy was significantly associated with pericardial enhancement (p=0.011) as well as septal bounce (p<0.0001). The odds ratio (OR) for undergoing pericardiectomy in patients with septal bounce was 289 (95% confidence interval (CI) (16.681, 5007). Using ROC analysis, the area under the curve (AUC) and 95% CI for the prediction of pericardiectomy was 0.968 (0.92, 1.00) for IVC area, 0.932 (0.86, 1.00) for indexed IVC area and 0.963 (0.91, 1.00) for I:A ratio (Figure 1 ). An IVC area of 7.0 cm had 92% accuracy (sensitivity=94%, specificity=89%), an indexed IVC area of 3.4 cm /m had 86% accuracy (sensitivity=94%, specificity=78%) and a I:A ratio of 1.8 had 92% accuracy (sensitivity=89%, specificity=94%). ROC curves for IVC cross-sectional area (blue), indexed IVC cross-sectional area (green) and IVC to aortic ratio (yellow). Area under the curve (AUC) and 95% confidence intervals are 0.968 (0.92, 1.00), 0.932 (0.86, 1.00) and 0.963 (0.91, 1.00) respectively. Multiple CMR features are potential predictors of need for surgical relief of pericardial constriction. Measurement of IVC cross-sectional area is both sensitive and specific for the diagnosis of constriction and we propose an optimal cut-off value of 7 cm for absolute area or 3.4 cm /m when indexed to BSA.

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)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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