Cardiovascular magnetic resonance in pregnancy: Insights from the cardiac hemodynamic imaging and remodeling in pregnancy (CHIRP) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease in pregnancy is the leading cause of maternal mortality in North America. Although transthoracic echocardiography (TTE) is the most widely used imaging modality for the assessment of cardiovascular function during pregnancy, little is known on the role of cardiovascular magnetic resonance (CMR). The objective of the Cardiac Hemodynamic Imaging and Remodeling in Pregnancy (CHIRP) study was to compare TTE and CMR in the non-invasive assessment of maternal cardiac remodeling during the peripartum period. METHODS: Between 2010-2012, healthy pregnant women aged 18 to 35 years were prospectively enrolled. All women underwent TTE and CMR during the third trimester and at least 3 months postpartum (surrogate for non-pregnant state). RESULTS: The study population included a total of 34 women (mean age 29 ± 3 years). During the third trimester, TTE and CMR demonstrated an increase in left ventricular end-diastolic volume from 95 ± 11 mL to 115 ± 14 mL and 98 ± 6 mL to 125 ± 5 mL, respectively (p<0.05). By TTE and CMR, there was also an increase in left ventricular (LV) mass during pregnancy from 111 ± 10 g to 163 ± 11 g and 121 ± 5 g to 179 ± 5 g, respectively (p<0.05). Although there was good correlation between both imaging modalities for LV mass, stroke volume, and cardiac output, the values were consistently underestimated by TTE. CONCLUSION: This CMR study provides reference values for cardiac indices during normal pregnancy and the postpartum state.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».