Usefulness of cardiovascular magnetic resonance imaging for the evaluation of valve opening and closing kinetics in aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aims of this study were : (i) to determine the feasibility and reproducibility of the measurement of valve kinetic parameters by cardiovascular magnetic resonance (CMR) and (ii) to examine the association between these parameters and markers of a poor prognosis in patients with aortic stenosis (AS). METHODS AND RESULTS: Eight healthy control subjects and 71 patients with AS (0.60 cm(2) ≤ EOA ≤ 1.90 cm(2)) underwent transthoracic echocardiography (TTE) and CMR. The valve opening slope (OS) and closing slope (CS) were calculated from instantaneous effective orifice area (EOA) curves obtained by CMR. Intra- and inter-observer variability were 4.8 ± 3.9 and 5.0 ± 4.1%, respectively, for OS, 3.8 ± 2.9 and 4.0 ± 3.1% for CS. OS was significantly related to the plasma level of NT-pro-brain natriuretic peptide (BNP) (r = -0.36, P = 0.002), whereas the EOA or gradient were not. CONCLUSION: This study demonstrates the excellent feasibility and reproducibility of CMR for the measurement of valve kinetic parameters in patients with AS. Larger studies are needed to confirm the incremental prognostic value of these new CMR parameters of aortic valve kinetics in patients with severe AS.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».