Cardiovascular magnetic resonance evaluation of aortic stenosis severity using single plane measurement of effective orifice area
Notice bibliographique
Résumé
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 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) | 0,001 | 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 ».