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Enregistrement W2328579247 · doi:10.1093/eurheartj/eht309.p3007

A CMR study of left atrial mechanics in hypertrophic cardiomyopathy: left atrial function predicts paroxysmal atrial fibrillation

2013· article· en· W2328579247 sur OpenAlexaff
Everett Lai, Shemy Carasso, Harry Rakowski, J. Misurka, Miranda Durand, Christiane Gruner, Anna Woo, Andrew Crean, Lynne Williams

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyAtrial fibrillationSinus rhythmInternal medicineHypertrophic cardiomyopathyMitral regurgitationMyopathyCardiomyopathyLeft atrial enlargementParoxysmal atrial fibrillationHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation is a frequent complication in HCM, often precipitating heart failure or stroke. Identification of patients at risk of developing AF may have implications for management. While left atrial (LA) volumes have been shown to increase the risk of AF, we hypothesized that LA function is an important predictor of risk. Methods: 72 patients (36 without AF-HCM SR); 36 with PAF-HCM PAF) were compared. PAF and SR patients were matched on an individual basis for age, gender, and HCM morphology. Strain analysis with Velocity Vector Imaging software was performed on cine SSFP images obtained from CMR to assess LA volumes and function. All patients were in sinus rhythm at the time of CMR. Results: see Table. Conclusions: In HCM patients with PAF, LA function is impaired even in the presence of sinus rhythm. This difference is present even in patients with similar degrees of hypertrophy, LVOT obstruction, and mitral regurgitation, suggesting the likelihood of an underlying atrial myopathy. The presence of LA dysfunction in patients with HCM provides an incremental measure of risk of PAF over and above LA volume.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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