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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».