Quantification of myocardial iron deposition by two-dimensional speckle tracking in patients with β-thalassaemia major and Blackfan–Diamond anaemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac disease related to transfusional iron overload is the leading cause of death in patients with β-thalassaemia major. Early myocardial iron deposition predates decreased left ventricular dysfunction and currently is best assessed by cardiac magnetic resonance. METHODS: Echocardiographic speckle tracking-derived myocardial mechanics were compared with cardiac MRI T2 star (T2*) calculations in 45 chronically transfused patients with β-thalassaemia major or Diamond-Blackfan anaemia (26 retrospectively and an additional 19 for validation). Two groups were studied: patients with presumed cardiac iron overload and interventricular T2* value ≤20 ms (low T2*) and patients with >20 ms (normal T2*). They were compared with a normal control group of 18 age- and gender-matched patients. RESULTS: Patients with low T2* had a uniform decrease in longitudinal and circumferential strain compared with normal controls (-16±3% vs -20±3% and -20±4% vs -23±5%, respectively; p<0.0005). Peak twist and peak apical rotation were lower in patients with low T2* than in those with normal T2* or normal control patients. Conversely, no significant difference was observed between patients with normal T2* and controls. There was a strong and direct logarithmic correlation between average global longitudinal strain and T2* values (r=-0.68, p=0.0007). Using a cut-off of ≤-17%, global longitudinal strain predicted a T2* value of <20 ms with a sensitivity of 76% and a specificity of 88%. CONCLUSION: Myocardial mechanics offers a simple alternative to cardiac MRI for assessing significant myocardial iron deposition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».