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Enregistrement W2320448253 · doi:10.1186/1532-429x-18-s1-p292

Relationship between MRI First pass Perfusion Parameters and Biventricular Performance in Pulmonary Hypertension

2016· article· en· W2320448253 sur OpenAlexaff
Rebecca E. Thornhill, Elena Peña, Lin Yassin Kassab, Carole Dennie, Alexander Dick, Girish Dwivedi, Lisa Mielniczuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiologyMedicineCardiologyPulmonary hypertensionInternal medicinePerfusionPerfusion scanningRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of blood flow through the lungs is determined by pulmonary by pressure gradient as well as cardiac function in PH. Dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) enables high temporal resolution imaging to track the first transit of contrast material bolus through the pulmonary circulation. First-pass parameters such as pulmonary transit time (PTT), left ventricular (LV) full width at half maximum (FWHM), and LV time to peak (TTP) have been shown to be impaired in PAH compared to controls. Little has been reported regarding the relationship between first pass perfusion parameters in other groups of PH. Our aim was to explore the relationship between first-pass parameters and RV and LV performance in patients with group I (PAH) and group IV (chronic thromboembolic pulmonary hypertension) PH We prospectively recruited 9 patients with PH (pulmonary arterial hypertension, n=5; chronic thromboembolic pulmonary hypertension, n=4) who underwent CMR at 3T. CMR studies included functional (bSSFP) cine imaging for assessment of ventricular function, as well as phase contrast velocity encoded cine imaging obtained perpendicular to the main pulmonary artery (MPA) for assessment of MPA distensibility (%). To assess PTT, FWHM, and TTP, a 1:10 diluted bolus (0.0025 mmol/kg) of Gadobutrol was injected intravenously at 5 mL/s and followed using a single-shot saturation-recovery gradient-echo sequence in the short axis orientation (at the basal third of both ventricles). First-pass bolus kinetic parameters were determined by sampling the signal intensities in the RV and LV cavities and generating time-intensity curves for each ventricle. PTT was defined as the transit time of blood between the RV and LV, while FWHM and TTP were derived from the shape of the bolus in the LV cavity (Figure). Differences in first-pass parameters between the two groups were assessed using Mann-Whitney U tests and the relationship between each first-pass and functional parameters were investigated using Spearman's rank correlation (rho). There were no significant differences in first-pass parameters between groups (P>0.05 for each comparison). Significant negative correlations were found between FWHM and LV ejection fraction (rho=-0.72, p = 0.03) and LV cardiac output (rho=-0.68, p = 0.04) and FWHM was positively correlated with MPA distensibility (rho=0.73, p = 0.02). Trends towards negative correlations between PTT and RV (rho=-0.65, p = 0.06) and LV stroke volume indexed (rho=-0.60, p = 0.09) were also revealed. First pass perfusion parameters are similar in Group I and IV patients with PH. An increase in MPA distensibility is associated with an increase in FWHM. This may be attributed to advanced disease when RV cardiac output is decreased resulting in a paradoxical decrease in pulmonary pressures. Increased first-pass bolus dispersion (FWHM) may be a noninvasive marker of impaired pulmonary hemodynamics and biventricular dysfunction in groups I and IV patients with PH. Time intensity curves show transit of the contrast material bolus through the regions of interest in the right (blue) and left (red) ventricular cavities and indicate the first pass bolus parameters peak to peak PTT, FWHM and TTP .

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)0,003
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
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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