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Enregistrement W2330494306 · doi:10.1097/mnm.0b013e328355d8bc

Uniformity and repeatability of normal resting myocardial blood flow in rats using [13N]-ammonia and small animal PET

2012· article· en· W2330494306 sur OpenAlexafffund
Marc Lamoureux, Stephanie Thorn, Tyler Dumouchel, Jennifer M. Renaud, Ran Klein, Samantha Mason, Mireille Lortie, Jean N. DaSilva, Rob Beanlands, Robert A. deKemp

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésRepeatabilityBlood flowPerfusionPopulationMedicineCoefficient of variationNuclear medicineCardiologyInternal medicineChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to quantitatively evaluate population variability, regional uniformity and repeatability of myocardial blood flow measurements using [13N]-ammonia and small animal PET. METHODS: Serial PET scans were conducted on Sprague-Dawley rats using [13N]-ammonia to study relative perfusion and absolute myocardial blood flow (ml/min/g). FlowQuant automated analysis software was used to produce five-segment polar maps to investigate regional myocardial blood flow differences. The interobserver and intraobserver repeatability was assessed quantitatively using Bland-Altman analysis. RESULTS: Absolute myocardial blood flow values were 4.3 ± 1.1 ml/min/g, corresponding to a population variability of 25.5%. There were significant age-related increases in resting myocardial blood flow (r2=0.59, P<0.001). The test-retest differences had a coefficient of repeatability of 24.5% of the mean myocardial blood flow. The operator variability was small, relative to the population variability. CONCLUSION: Repeatable myocardial blood flow values are minimally influenced by operator intervention. However, age-related myocardial blood flow increases must be taken into account when comparing measurements between experimental groups.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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