Real-Time Magnetic Resonance Imaging–Guided Stenting of Aortic Coarctation With Commercially Available Catheter Devices in Swine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-time MR imaging (rtMRI) is now technically capable of guiding catheter-based cardiovascular interventions. Compared with x-ray, rtMRI offers superior tissue imaging in any orientation without ionizing radiation. Translation to clinical trials has awaited the availability of clinical-grade catheter devices that are both MRI visible and safe. We report a preclinical safety and feasibility study of rtMRI-guided stenting in a porcine model of aortic coarctation using only commercially available catheter devices. METHOD AND RESULTS: Coarctation stenting was performed wholly under rtMRI guidance in 13 swine. rtMRI permitted procedure planning, device tracking, and accurate stent deployment. "Active" guidewires, incorporating MRI antennas, improved device visualization compared with unmodified "passive" nitinol guidewires and shortened procedure time (26+/-11 versus 106+/-42 minutes; P=0.008). Follow-up catheterization and necropsy showed accurate stent deployment, durable gradient reduction, and appropriate neointimal formation. MRI immediately identified aortic rupture when oversized devices were tested. CONCLUSIONS: This experience demonstrates preclinical safety and feasibility of rtMRI-guided aortic coarctation stenting using commercially available catheter devices. Patients may benefit from rtMRI in the future because of combined device and tissue imaging, freedom from ionizing radiation, and the ability to identify serious complications promptly.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».