Impact of three-dimensional echocardiography in valvular heart disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Recent advances in the field of three-dimensional (3D) echocardiography have allowed improved visualization of cardiac structures. These advances have also provided valuable insights into cardiac function. The purpose of this review is to describe the recent developments in 3D echocardiography in assessing valvular heart disease. RECENT FINDINGS: Application of 3D echocardiography to valvular heart disease has improved with advances made in both the hardware and software components of 3D ultrasound systems. The most significant advancement has been the development of a matrix transducer that is capable of rapid real-time 3D acquisition and rendering. There have been many studies evaluating 3D echocardiographic assessment of mitral valve disease, aortic valve disease, as well as congenital heart disease using both real-time 3D transthoracic echocardiography (TTE) as well as off-line reconstructed 3D images from transesophageal echocardiography (TEE) using post image processing. More recent studies have combined the structural 3D information with color Doppler 3D imaging, providing qualitative functional information. SUMMARY: Developments in the field of 3D ultrasound imaging have allowed better qualitative assessment of valvular structures. The addition of color flow Doppler to the 3D imaging has provided improved visualization of regurgitant lesions and holds great promise for improved quantitative assessment of such lesions. The ongoing miniaturization of transducers and improvements in hardware and software components of ultrasound systems will certainly enhance both the ease of image acquisition as well as image quality, which should result in more precise quantitation of valvular dysfunction. However, clinical benefits of 3D echocardiography are yet to be demonstrated in properly conducted clinical trials, which are needed for wider acceptance of this technique.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».