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Enregistrement W2155954736 · doi:10.1161/circimaging.115.003642

Iron-Sensitive Cardiac Magnetic Resonance Imaging for Prediction of Ventricular Arrhythmia Risk in Patients With Chronic Myocardial Infarction

2015· article· en· W2155954736 sur OpenAlexaff
Ivan Cokic, Avinash Kali, Hsin‐Jung Yang, Raymond Yee, Richard Tang, Mourad Tighiouart, Xunzhang Wang, Warren S. Jackman, Sumeet S. Chugh, James A. White, Rohan Dharmakumar

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionInterquartile rangeEjection fractionMagnetic resonance imagingCardiac magnetic resonance imagingImplantable cardioverter-defibrillatorSudden cardiac deathCardiac magnetic resonanceRadiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent canines studies have shown that iron deposition within chronic myocardial infarction (CMI) influences the electric behavior of the heart. To date, the link between the iron deposition and malignant ventricular arrhythmias in humans with CMI is unknown. METHODS AND RESULTS: Patients with CMI (n=94) who underwent late-gadolinium-enhanced cardiac magnetic resonance imaging before implantable cardioverter-defibrillator implantation for primary and secondary preventions were retrospectively analyzed. The predictive values of hypointense cores (HIC) in balanced steady-state free precession images and conventional cardiac magnetic resonance imaging and ECG malignant ventricular arrhythmia parameters for the prediction of primary combined outcome (appropriate implantable cardioverter-defibrillator therapy, survived cardiac arrest, or sudden cardiac death) were studied. The use of HIC within CMI on balanced steady-state free precession as a marker of iron deposition was validated in a canine MI model (n=18). Nineteen patients met the study criteria with events occurring at a median of 249 (interquartile range of 540) days after implantable cardioverter-defibrillator placement. Of the 19 patients meeting the primary end point, 18 were classified as HIC+, whereas only 1 was HIC-. Among the cohort in whom the primary end point was not met, there were 28 HIC+ and 47 HIC- patients. Receiver operating characteristic curve analysis demonstrated an additive predictive value of HIC for malignant ventricular arrhythmias with an increased area under the curve of 0.87 when added to left ventricular ejection fraction (left ventricular ejection fraction alone, 0.68). Both cardiac magnetic resonance imaging and histological validation studies performed in canines demonstrated that HIC regions in balanced steady-state free precession images within CMI likely result from iron depositions. CONCLUSIONS: Hypointense cores within CMI on balanced steady-state free precession cardiac magnetic resonance imaging can be used as a marker of iron deposition and yields incremental information toward improved prediction of malignant ventricular arrhythmias.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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