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Enregistrement W2004563147 · doi:10.1186/1532-429x-13-s1-o32

Impact of cardiovascular magnetic resonance assessment of ejection fraction on eligibility for implantable cardioverter defibrillators

2011· article· en· W2004563147 sur OpenAlexaff
S. Joshi, Kim A. Connelly, Seán McSweeney, Jerome Liu, Yuesong Yang, Laura Jiménez‐Juan, Abdul Al‐Hesayen, Iqwal Mangat, Paul Dorian, Graham A. Wright, Andrew Crean, Anish Kirpalani, Andrew T. Yan, Howard Leong‐Poi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionAngiologyCardiologyInternal medicineCardiac magnetic resonanceSteady-state free precession imagingBiplanePopulationMagnetic resonance imagingNuclear medicineRadiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine whether cardiovascular magnetic resonance (CMR) for left ventricular ejection fraction (LVEF) assessment changes implantable cardioverter defibrillator (ICD) eligibility when compared with echocardiography. A markedly reduced LVEF is considered an indication for ICD placement for the primary prevention of sudden cardiac death. However, despite strict LVEF criteria, most guidelines do not specify the technique by which LVEF should be measured. The study population consisted of patients referred for LVEF measurement by CMR, for consideration of ICD implantation, who also underwent echocardiography within 30 days of the CMR. LVEF was assessed on echocardiography using Simpson’s biplane method. LVEF was determined from CMR based on manual planimetry of SSFP cine images of contiguous left ventricular short axis slices. CMR and echocardiography derived LVEFs were reported by two independent blinded observers. Forty-nine (49) eligible patients were identified (10 female, mean age 61 +/- 15 years, 24 with ischemic etiology) who underwent CMR between March 20, 2007 and Aug 12, 2010. The median number of days between CMR and echo was 3 (IQR 1 to 10 days). The mean LVEF by CMR and echo was 31 +/- 15 %, and 34 +/- 15%, respectively, (p =0.009), with a correlation coefficient (r) between the two of 0.86. Using Bland Altman analysis, the mean difference (CMR - echo) was - 3.1 % with limits of agreement of - 18 to 12 %. CMR resulted in reclassification regarding ICD eligibility in 10 (20 %) patients using an LVEF threshold of 35 %, and 8 (16 %) using an LVEF threshold of 30 %. Tables 1 and 2 . In this cohort of patients being considered for ICD implantation, echocardiography systematically over-estimated LVEF. Using strict LVEF criteria, CMR changed the eligibility for ICD in a substantial proportion of patients, with, in most cases, CMR determining that the patient was ICD eligible when they were not based on echocardiography.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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