Feasibility of the single‐bolus strategy for measuring the partition coefficient of Gd‐DTPA in patients with myocardial infarction: Independence of image delay time and maturity of scar
Notice bibliographique
Résumé
The partition coefficient of Gd-DTPA (lambda) is elevated in infarcted relative to normal myocardium. Although MRI following an infusion of Gd-DTPA allows for the quantification of lambda, infarct imaging is more routinely performed using a bolus. In this study we sought to determine how image delay time and time postinfarction influence the estimation of lambda by the bolus strategy. Both infusion and bolus imaging were performed twice in the same group of patients (N = 9): once at 3-4 weeks and again 6 months after reperfusion therapy for myocardial infarction (MI). Bolus estimates of lambda were compared with those calculated after 60 min infusion, and comparisons were repeated at 6 months. The lambda of infarcted myocardium was significantly greater than that of normal tissue, irrespective of either the technique used or the time postinfarction (P < 0.0001, for each). The concordance (Rc) between bolus and infusion estimates of lambda was >0.83 for all image delays >4 min postinjection, and Rc at 2 min (0.78 +/- 0.04) was significantly less than Rc determined for longer image delay times (P = 0.009). Rc did not change with time postinfarction (P = 0.604). Thus, the bolus strategy can be used to provide estimates of lambda that are stable from 1-6 months postinfarction and independent of image delay time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».