Comparing the image quality of myocardial perfusion agents in the clinical laboratory: small test groups and large reference populations
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial perfusion studies have been performed for 6 years using technetium-99m (99Tcm)-sestamibi (MIBI). In this study we evaluated a newer agent, 99Tcm-tetrofosmin (TF), on a trial basis for 2 weeks, and compared the results from each week to those in an adjacent week of MIBI use. The routine protocol included weight-based dosing, frequent dipyridamole use, and separate-day rest and stress wherever possible. During the first week, TF was used with 'usual' image timing, i.e. stress tomography performed 30-60 min after stress, and ancillary immediate images performed 4 min after injection. For the second week, 'early' tomography was performed 15-30 min after stress. TF scans (n = 53) were compared with MIBI scans for the adjacent weeks (n = 54) and with a historical reference series (n = 1800). Blinded analysis was made of tomographic image quality, peak myocardial counts and background activity (lung and abdomen) on immediate and delayed acquisitions and on tomographic reconstructions. The TF and MIBI test groups were similar with respect to gender, weight, stress protocol, tracer doses, imaging times and scintigraphic findings. Using analysis of variance, the tomographic quality scores were similar for the two observers, with stress>rest (P<0.0001), 'usual'>'early' (P<0.001) and MIBI>TF (P<0.05). Myocardial counts were approximately 20% higher with the MIBI test group than with TF at all times after stress (P=0.001), and were similar to the reference population. MIBI with usual timing gave more favourable stress abdominal background ratios than the other three agent/timing combinations. Satisfactory images could be obtained with TF, but no apparent advantage over MIBI could be attained with earlier post-stress imaging. Subtle advantages for MIBI over TF were suggested by comparison of the small test groups. In our local imaging context, these conclusions were reinforced by a large control series.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».