Early diastolic filling dynamics in diastolic dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to determine the relationship between the rate of peak early mitral inflow velocity and the peak early diastolic mitral annular tissue velocities in normal controls and to compare them with subjects with diastolic dysfunction. METHODS: The relationship between early passive diastolic transmitral flow and peak early mitral annular velocity in the normal and in diastolic dysfunction was studied. Two groups comprising 22 normal controls and 25 patients with diastolic dysfunction were studied. RESULTS: Compared with the normal group, those with diastolic dysfunction had a lower E/A ratio (0.7 +/- 0.2 vs. 1.9 +/- 0.5, p < 0.001), a higher time-velocity integral of the atrial component (11.7 +/- 3.2 cm vs. 5.5 +/- 2.1 cm, p < 0.0001), a longer isovolumic relaxation time 73 +/- 12 ms vs. 94 +/- 6 ms, p < 0.01 and a lower rate of acceleration of blood across the mitral valve (549.2 +/- 151.9 cm/sec2 vs. 871 +/- 128.1 cm/sec2, p < 0.001). They also had a lower mitral annular relaxation velocity (Ea) (6.08 +/- 1.6 cm/sec vs 12.8 +/- 0.67 cm/sec, p < 0.001), which was positively correlated to the acceleration of early diastolic filling (R = 0.66), p < 0.05. CONCLUSIONS: This investigation provides information on the acceleration of early diastolic filling and its relationship to mitral annular peak tissue velocity (Ea) recorded by Doppler tissue imaging. It supports not only the premise that recoil is an important mechanism for rapid early diastolic filling but also the existence of an early diastolic mechanism in normal.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».