Evaluate the Sensitivity and Specificity Echocardiography in Trans-Doppler and Tissue Doppler Method in the Estimation of Left Ventricular End-Diastolic Pressure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-invasive survey of left ventricular end-diastolic pressure (LVEDP) by transmitral Doppler echocardiography and tissue Doppler imaging carries important information about left ventricular diastolic function in chosen subsets of patients. This study is planned to assess whether mitral annular velocities (lateral annulus) as assessed by tissue Doppler imaging and transmitral Doppler echocardiography are associated with invasive measures of left ventricular end diastolic pressure and also the estimation of sensitivity and specificity of these methods. METHODS: One hundred ten consecutive patients admitted to cardiac catheterization underwent simultaneous Doppler interrogation measurements of left ventricular pressure were obtained with fluid-filled pressure. The E/Ea ratio associated well with LVEDP (P<0.005 r=0.4) and the correlation more marked in the patients with reduced contractile function. This correlation was independent of gender. RESULTS: The E/Ea ration of <8 best discriminated elevated (LVEDP>12) from normal LVEDP with a sensitivity of 73.5% and specificity 57.8%, PPV and NPV were 75.75% and 55% respectively. Our study results also showed that quantitative estimation of LVEDP could be suggested by the equation of LVEDP=1.2 E/Ea+6.67 ± 8 mmHg P<0.005 B=0.4. Male-LVEDP=0.9 E/Ea + 7.78 ± 7.67 mmHg (r=0.4 Pa<0.005) EF ≥ 50 % -+LVEDP=1.48 E/Ea + 9.05 ± 5.23 (r=0.4 P<0.05) EF<50% -+LVEDP=0.76 E/Ea + 8.4 ± 2.3 (r=0.5 P<0.005)
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».