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Enregistrement W2125747792 · doi:10.1186/1532-429x-14-23

Cardiovascular magnetic resonance evaluation of aortic stenosis severity using single plane measurement of effective orifice area

2012· article· en· W2125747792 sur OpenAlexafffund
Julio García, O. Marrufo, A. O. Rodríguez, Éric Larose, Philippe Pîbarot, Lyes Kadem

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité LavalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaFonds de Recherche du Québec - SantéFondation Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec
Mots-clésMedicineAngiologyStenosisCardiologyInternal medicineAortic valveMagnetic resonance imagingAortic valve stenosisBland–Altman plotRadiologyNuclear medicineLimits of agreement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transthoracic echocardiography (TTE) is the standard method for the evaluation of the severity of aortic stenosis (AS). Valve effective orifice area (EOA) measured by the continuity equation is one of the most frequently used stenotic indices. However, TTE measurement of aortic valve EOA is not feasible or not reliable in a significant proportion of patients. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) has emerged as a non-invasive alternative to evaluate EOA using velocity measurements. The objectives of this study were: 1) to validate a new CMR method using jet shear layer detection (JSLD) based on acoustical source term (AST) concept to estimate the valve EOA; 2) to introduce a simplified JSLD method not requiring vorticity field derivation. METHODS AND RESULTS: We performed an in vitro study where EOA was measured by CMR in 4 fixed stenoses (EOA = 0.48, 1.00, 1.38 and 2.11 cm²) under the same steady flow conditions (4-20 L/min). The in vivo study included eight (8) healthy subjects and 37 patients with mild to severe AS (0.72 cm² ≤ EOA ≤ 1.71 cm²). All subjects underwent TTE and CMR examinations. EOA was determinated by TTE with the use of continuity equation method (TTE(CONT)). For CMR estimation of EOA, we used 3 methods: 1) Continuity equation (CMR(CONT)); 2) Shear layer detection (CMR(JSLD)), which was computed from the velocity field of a single CMR velocity profile at the peak systolic phase; 3) Single plane velocity truncation (CMR(SPVT)), which is a simplified version of CMR(JSLD) method. There was a good agreement between the EOAs obtained in vitro by the different CMR methods and the EOA predicted from the potential flow theory. In the in vivo study, there was good correlation and concordance between the EOA measured by the TTE(CONT) method versus those measured by each of the CMR methods: CMR(CONT) (r = 0.88), CMR(JSLD) (r = 0.93) and CMR(SPVT) (r = 0.93). The intra- and inter- observer variability of EOA measurements was 5 ± 5% and 9 ± 5% for TTE(CONT), 2 ± 1% and 7 ± 5% for CMR(CONT), 7 ± 5% and 8 ± 7% for CMR(JSLD), 1 ± 2% and 3 ± 2% for CMR(SPVT). When repeating image acquisition, reproducibility of measurements was 10 ± 8% and 12 ± 5% for TTE(CONT), 9 ± 9% and 8 ± 8% for CMR(CONT), 6 ± 5% and 7 ± 4% for CMR(JSLD) and 3 ± 2% and 2 ± 2% for CMR(SPVT). CONCLUSION: There was an excellent agreement between the EOA estimated by the CMR(JSLD) or CMR(SPVT) methods and: 1) the theoretical EOA in vitro, and 2) the TTE(CONT) EOA in vivo. The CMR(SPVT) method was superior to the TTE and other CMR methods in terms of measurement variability. The novel CMR-based methods proposed in this study may be helpful to corroborate stenosis severity in patients for whom Doppler-echocardiography exam is inconclusive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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