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Enregistrement W2155175230 · doi:10.1161/circimaging.112.000170

Stress Hypoperfusion and Tissue Injury in Hypertrophic Cardiomyopathy

2013· article· en· W2155175230 sur OpenAlexaff
Chung Chun Tyan, Sarah Armstrong, David Scholl, John Stirrat, Kimberly Blackwood, Omar El‐Sherif, Terry Thompson, Gerald Wisenberg, Frank S. Prato, Aaron So, Ting Yim Lee, Maria Drangova, James A. White

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWSP (Canada)BC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic cardiomyopathyPerfusionMagnetic resonance imagingIschemiaCardiologyMuscle hypertrophyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ischemia and tissue injury are common in patients with hypertrophic cardiomyopathy. Cardiovascular magnetic resonance imaging offers combined evaluations of each phenomenon at sufficiently high resolution to examine transmural spatial distribution. In this prospective cohort study, we examine the spatial distribution of stress perfusion abnormalities and tissue injury in patients with hypertrophic cardiomyopathy. METHODS AND RESULTS: One hundred consecutive patients with hypertrophic cardiomyopathy underwent cardiovascular magnetic resonance imaging. Cine, stress perfusion, late gadolinium enhancement, and T2-weighted imaging techniques were used. Each was spatially coregistered according to predefined segmental and subsegmental models and was blindly analyzed for abnormalities using validated techniques. Spatial associations among stress perfusion, late gadolinium enhancement, and T2 imaging were made at segmental and subsegmental levels. Of the 100 patients studied, the phenotype was septal in 86 and apical in 14. Late gadolinium enhancement imaging was abnormal in 79 patients (79%). Eighty-six patients met prespecified safety criteria to undergo stress perfusion, and ischemia was identified in 46 patients (57%). T2 imaging was available in 81 patients and was abnormal in 19 (29%). The dominant distribution of all 3 findings was to segment with hypertrophy. Subsegmental analysis revealed geographic dominance of ischemia within the subendocardial zones. However, this zone was most commonly spared from late gadolinium enhancement and T2 abnormalities, typically seen in midwall and subepicardial zones. CONCLUSIONS: Inducible hypoperfusion is a common finding in hypertrophic cardiomyopathy and is typically identified within segments exhibiting imaging markers of tissue injury. However, the respective transmural dominance of these phenomena seems distinct. Alternate factors contributing to a regional susceptibility to tissue injury are deserving of further study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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