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Enregistrement W2048117255 · doi:10.1186/1532-429x-16-s1-p104

Differentiation of physiologic versus pathologic basal septal fibrosis: Proposed diagnostic criteria and associations with clinical and CMR-based markers of cardiovascular disease

2014· article· en· W2048117255 sur OpenAlexaff
Sebastien X Joncas, Louis Kolman, Carmen Lydell, Sarah Weeks, Andrew G. Howarth, Naeem Merchant, James A. White

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyCardiologyBasal (medicine)Internal medicineDiseaseClinical significanceHypertrophic cardiomyopathyPathologyFibrosisSarcoidosisCardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abnormal late gadolinium enhancement (LGE) is commonly identified in the basal septum of patients with dilated cardiomyopathy, hypertrophic cardiomyopathy and sarcoidosis, and has been associated with major adverse events. However, basal septal LGE may also be seen in otherwise normal individuals (Figure 1 ) and may be "physiologic". No diagnostic criteria to differentiate the latter have been established, and both its prevalence and clinical significance remain uncertain. In this study we propose such criteria and examine its prevalence and association with markers of cardiovascular disease. (A) Apical long axis 3-chamber late gadolinium enhancement (LGE) image in a patient with "physiologic basal septal LGE" according to the criteria of; (1) direct contact with the aortic root, and (2) decreasing signal intensity apically . (B) Basal short axis view with mid myocardial late gadolinium enhancement. A total of 615 consecutive LGE CMR studies were evaluated. Patients with prior valvular surgery (n = 91) or congenital heart disease (n = 94) were excluded, resulting in 430 studies. All were blindly scored for the presence of "physiologic septal LGE" according to pre-defined criteria, as follows; (1) LGE in direct contact with the aortic root, AND (2) decreasing in signal intensity towards the apex (see Figure 1 ). Baseline clinical and CMR-based measures of structural heart disease, inclusive of total LGE volume (> 5SD threshold) were compared between those with and without diagnostic criteria being met. Mean age and LVEF of the entire population were 55.8 ± 14.5 years and 49.1 ± 21.7%, respectively. A total of 73 patients (20.4%) met criteria for "physiologic basal septal LGE". As shown in Table 1 no association of this finding with any other clinical or CMR markers of cardiovascular disease was identified. The only identified difference identified among those with the finding was a slightly higher LV ejection fraction (53.8 ± 19.4 vs. 48.1 ± 22.2, p = 0.045) and age at time of imaging (59.2 ± 12.7 vs. 55.1 ± 14.9, p = 0.030). No association was seen between the presence of "physiologic basal septal LGE" and total LGE (inclusive of all patterns of disease), measuring 10.9 ± 14.3% by signal-threshold based quantification. By comparison, those patients having basal septal LGE but not meeting "physiologic" criteria showed a significantly lower mean LVEF of (30.2 ± 14.6% (p < 0.001) and higher total burden of LGE (13.4 ± 14.9%, p = 0.025). A similar prevalence of "physiologic basal septal LGE" was found in a population of 35 healthy volunteers. Among a large CMR referral population "physiologic basal septal LGE" was identified in 20% of all patients. This finding does not show association with any clinical or CMR-based marker of cardiovascular disease. While outcome-based studies are both preferred and required, the proposed criteria for "physiologic basal septal LGE" provides a practical tool for the differentiation of benign versus pathologic septal LGE in patients referred for CMR.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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