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Enregistrement W2013058372 · doi:10.1186/1532-429x-14-s1-p184

T2 mapping for the detection of myocardial edema in patients with acute myocarditis

2012· article· en· W2013058372 sur OpenAlexaff
Yoko Mikami, Matthias G. Friedrich, Naeem Merchant

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyAcute myocarditisMyocarditisCardiologyInternal medicineEdema

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In patients with acute myocarditis, T2-weighted cardiovascular magnetic resonance (CMR) can visualize myocardial edema and is used for one of the three recommended diagnostic CMR criteria. There are, however, significant technical problems associated with the short-tau-inversion-recovery (STIR) sequence, limiting its clinical utility. Quantitative T2 mapping technique may overcome such technical limitations and thus improve the diagnostic yield of CMR. Its clinical utility, however, has not been assessed. The purpose of this study is to assess the ability of T2 mapping to detect myocardial edema in patients with acute myocarditis. Ten healthy volunteers and 17 patients with acute myocarditis as diagnosed using clinical and CMR criteria (Lake Louise criteria) and evidence for myocardial edema were studied. CMR studies included STIR images, early and late gadolinium enhanced images and T2-mapping images using a T2-prepared single-shot SSFP acquisition with three T2-prep echo times: 0, 24, and 55 msec. Three short axis T2 mapping images were obtained. Global myocardial T2 values were evaluated on each slice and the mean value of 3 slices were calculated for each subject. Images were also analyzed based on a 16-segment model. T2 values were evaluated in regions of interest in each segment. T2 maps were also visually assessed to determine the location of visually abnormal and remote segments. On the slices where no visually abnormal segments were found, all segments were considered remote. The global T2 value in myocarditis patients were significantly higher than those in volunteers (58.5 ± 3.8 vs. 52.4 ± 2.6, p<0.000). Of 402 available segments, 7 segments had to be excluded due to poor image quality. A total of 129 segments in volunteers and 266 in patients were analyzed. Ninety-three segments in patients were visually identified as abnormal on T2 maps. T2 values of visually abnormal segments were significantly higher than segments in volunteers (62.4 ± 5.6 vs. 51.0 ± 4.5, p<0.000) and remote segments (62.4 ± 5.6 vs. 53.5 ± 4.6, p <0.000). In patients, T2 values of remote segments were also significantly higher than those in volunteers (53.5 ± 4.6 vs 51.0 ± 4.5, p <0.000). For detecting myocardial edema in patients with acute myocarditis, T2 mapping may be an alternative to T2-weighted STIR imaging.

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)0,002
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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