Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is much evidence-based research proving the effectiveness of contrast echocardiography, but there are still questions and concerns about its specific uses. This study tested the effectiveness of contrast echocardiography in defining the left ventricular endocardial border. Methods From 30 patients, a total of 60 echocardiograms –– 30 with and 30 without use of contrast –– were retrospectively reviewed by four blinded cardiologists with advanced training in echocardiography. No single cardiologist reviewed contrast and noncontrast images of the same patient. Each set of 30 echocardiograms was then studied for wall-motion scoring. Visualization of left ventricular wall segments and a global visualization confidence level of interpretation were recorded. Results Of all wall segments (N = 510), 91% were visualized in echocardiograms with use of contrast, whereas 75% of the walls were visualized in echocardiograms without contrast (P < 0.001). Of 30 examinations, 17 contrast echocardiograms were read with high confidence compared to 6 without contrast use (P = 0.004). The number of walls visualized with contrast was increased in 18 patients (60%), whereas noncontrast echocardiograms yielded more visualized walls in 6 patients (20%, P = 0.002). Conclusions This study demonstrates that contrast is valuable to echocardiographic imaging. Its use should be supported throughout echocardiography clinics and encouraged in certain patients for whom resting and stress echocardiography results without contrast often prove uninterpretable.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».