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Enregistrement W2145887973 · doi:10.1186/1532-429x-13-25

Comparison between cardiovascular magnetic resonance and transthoracic doppler echocardiography for the estimation of effective orifice area in aortic stenosis

2011· article· en· W2145887973 sur OpenAlexafffund
Julio García, Lyes Kadem, Éric Larose, Marie‐Annick Clavel, Philippe Pîbarot

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésMedicineAngiologyStenosisCardiologyMagnetic resonance imagingInternal medicineCardiac magnetic resonanceRadiologyDoppler echocardiographyBody orificeDoppler effectMagnetic resonance angiographyAnatomyBlood pressureDiastole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effective orifice area (EOA) estimated by transthoracic Doppler echocardiography (TTE) via the continuity equation is commonly used to determine the severity of aortic stenosis (AS). However, there are often discrepancies between TTE-derived EOA and invasive indices of stenosis, thus raising uncertainty about actual definite severity. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) has emerged as an alternative method for non-invasive estimation of valve EOA. The objective of this study was to assess the concordance between TTE and CMR for the estimation of valve EOA. METHODS AND RESULTS: 31 patients with mild to severe AS (EOA range: 0.72 to 1.73 cm2) and seven (7) healthy control subjects with normal transvalvular flow rate underwent TTE and velocity-encoded CMR. Valve EOA was calculated by the continuity equation. CMR revealed that the left ventricular outflow tract (LVOT) cross-section is typically oval and not circular. As a consequence, TTE underestimated the LVOT cross-sectional area (ALVOT, 3.84 ± 0.80 cm2) compared to CMR (4.78 ± 1.05 cm2). On the other hand, TTE overestimated the LVOT velocity-time integral (VTILVOT: 21 ± 4 vs. 15 ± 4 cm). Good concordance was observed between TTE and CMR for estimation of aortic jet VTI (61 ± 22 vs. 57 ± 20 cm). Overall, there was a good correlation and concordance between TTE-derived and CMR-derived EOAs (1.53 ± 0.67 vs. 1.59 ± 0.73 cm2, r = 0.92, bias = 0.06 ± 0.29 cm2). The intra- and inter- observer variability of TTE-derived EOA was 5 ± 5% and 9 ± 5%, respectively, compared to 2 ± 1% and 7 ± 5% for CMR-derived EOA. CONCLUSION: Underestimation of ALVOT by TTE is compensated by overestimation of VTILVOT, thereby resulting in a good concordance between TTE and CMR for estimation of aortic valve EOA. CMR was associated with less intra- and inter- observer measurement variability compared to TTE. CMR provides a non-invasive and reliable alternative to Doppler-echocardiography for the quantification of AS severity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations104
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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