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Enregistrement W2158092612 · doi:10.1017/s1047951115000025

Indications for cardiovascular magnetic resonance in children with congenital and acquired heart disease: an expert consensus paper of the Imaging Working Group of the AEPC and the Cardiovascular Magnetic Resonance Section of the EACVI

2015· article· en· W2158092612 sur OpenAlexaff
Emanuela R. Valsangiacomo Buechel, Lars Grosse‐Wortmann, Sohrab Fratz, Joachim Eichhorn, Samir Sarikouch, Gerald Greil, P. Beerbaum, Chiara Bucciarelli‐Ducci, Béatrice Bonello, Ludger Sieverding, Juerg Schwitter, Willem A. Helbing

Notice bibliographique

RevueCardiology in the Young · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingHeart diseaseCardiac magnetic resonanceExpert opinionSection (typography)Cardiac magnetic resonance imagingRelevance (law)ModalitiesClinical PracticeModality (human–computer interaction)Medical physicsIntensive care medicineRadiologyCardiologyPhysical therapyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides expert opinion on the use of cardiovascular magnetic resonance (CMR) in young patients with congenital heart disease (CHD) and in specific clinical situations. As peculiar challenges apply to imaging children, paediatric aspects are repeatedly discussed. The first section of the paper addresses settings and techniques, including the basic sequences used in paediatric CMR, safety, and sedation. In the second section, the indication, application, and clinical relevance of CMR in the most frequent CHD are discussed in detail. In the current era of multimodality imaging, the strengths of CMR are compared with other imaging modalities. At the end of each chapter, a brief summary with expert consensus key points is provided. The recommendations provided are strongly clinically oriented. The paper addresses not only imagers performing CMR, but also clinical cardiologists who want to know which information can be obtained by CMR and how to integrate it in clinical decision-making.

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)0,001
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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