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Enregistrement W2007371677 · doi:10.1093/eurheartj/eht309.p2966

Value of magnetic resonance and exercise echocardiography to predict outcome in patients with hypertrophic cardiomyopathy

2013· article· en· W2007371677 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jesús Peteiro, Xusto Fernández, Lorenzo Monserrat, Alberto Bouzas‐Mosquera, David Couto‐Mallón, Esther Rodrı́guez, Rafaela Soler, A. Castro-Beiras

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineHypertrophic cardiomyopathyEjection fractionAtrial fibrillationUnivariate analysisCardiomyopathyMagnetic resonance imagingHeart failureCanadian Cardiovascular SocietyMyocardial infarctionRadiologyAnginaMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wall Motion Abnormalities (WMAs) during Exercise Echocardiography (EE) are associated to events in Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM). We aimed to evaluate Magnetic Resonance (MR) and EE to predict outcome in HCM. Methods: EE and MR (perfusion and delayed hyperenhancement [DHYPER]) were performed in 148 pts with HCM (age 51±15 years), normal LV function (LVEF≥50) and absence of history of coronary disease. Results: During follow-up (5.9±2.7 years), there were 6 hard events (4 cardiac failure, 1 stroke, 1 appropriate discharge of defibrillator) and 25 combined events (including new atrial fibrillation and syncope). WMAs at EE were seen in 13 pts (8.7%), perfusion defects (PDef) in 11 (7.4%) and DHYPER in 47 pts (31.8%). WMAs were seen in 50% of pts with hard events vs. 7% of those without hard events (p=0.009), and in 20% and 7% of pts with and without combined events (p=0.046). A PDef and/or DHYPER in ≥3 segments (sg) was seen in 50% and 15% of pts with and without hard events (p=0.05), and in 36% and 12% of pts with and without combined events (p=0.003). Univariate predictors of hard events were peak double product (DP) (p=0.03), peak wall motion score index (PWMSI) (p=0.02), and no. of sg with PDef (p=0.001). Univariate predictors of combined events were a NYHA functional class ≥2 (p=0.02), left atrial size (p=0.03), DP (p=0.03), resting WMSI (p=0.03), PWMSI (p<0.001), and MR data (no. sg with PDef, p=0.003; no. sg with DHYPER, p=0.004; PDef and/or DHYPER in ≥3 sg, p=0.002). DP (HR=0.99, CI 95% 0.99-0.99, p=0.008) and no. sg with DHYPER (HR=1.26, CI 95% 1.08-1.48, p=0.004) remained independent predictors. PWMSI correlated with the no. of sg with PDef (r=0.45; p<0.001) and with the no. sg with DHYPER (r=0.20; p=0.015). A PDef and/or DHYPER in ≥3 sg was seen in 46% of pts with WMAs during ExE and in 13% of those without (p=0.002). Independent associations of a perfusion defect and/or DHYPER in ≥3 sg. were age (OR 0.96, 95% CI 0.94-1.00, p=0.026), a positive/nonconclusive ECG exercise testing (OR 6.42, 95% CI 1.82-22.7, p=0.004) and presence on WMAs during exercise (OR 11.41, 95% CI 2.66-49.01, p=0.001). Of the 4 groups formed according to the presence/absence of a perfusion defect and/or DHYPER in ≥3 sg and WMAs at ExE, the group with negative results by both techniques had better outcome (log rank test 12, p=0.008) In conclusion, PDef and/or DHYPER by MR are associated to WMAs during EE in pts with HCM. MR may help to predict outcome in them.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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'admission2
Résumé présentoui

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