Relationship between electrocardiographic findings and Cardiac Magnetic Resonance phenotypes in patients with Hypertrophic Cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
Background Q waves and negative T waves are common electrocardiographic (ECG) abnormalities in patients with Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM). Several studies correlated ECG findings with presence and extent of fibrosis and hypertrophy; however, their significance remains incompletely clarified. Our study aimed to explain the mechanism behind Q and negative T waves by comparing their positions on a 12-lead ECG with phenotypes observed at Late Gadolinium Enhancement (LGE) Cardiac Magnetic Resonance (CMR). Methods 12-lead ECG and LGE-CMR were performed in 88 consecutive patients with HCM (42 SD 16 years, 65 males). Using Delta Thickness ratio (DT ratio), and “global” and “parietal” LGE at CMR, the extent and distribution of myocardial hypertrophy and fibrosis were studied in correlation with ECG abnormalities. Results Q waves in different leads were not associated with “parietal” LGE score. Lateral Q waves correlated with an increased DT ratio Inferior Septum/Lateral wall ( p = 0.01). A similar correlation between inferior Q waves and an increased DT Ratio Anterior wall/Inferior wall was of borderline statistical significance ( p = 0.06). As expected, ECG signs of LV hypertrophy related to a raised Left Ventricular Mass Index (LVMI) ( p < 0.0001) and mean wall thickness ( p = 0.01). Depolarization disturbances, including negative T waves in lateral ( p = 0.044) and anterior ( p = 0.031) leads correlated with “parietal” LGE scores while QT dispersion ( p = 0.0001) was associated with “global” LGE score. Conclusion In HCM patients, Q waves are generated by asymmetric hypertrophy rather than by myocardial fibrosis, while negative T waves result from local LGE distribution at CMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».