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Enregistrement W2341305298 · doi:10.1093/ehjci/jew067

Determinants of discrepancies between two-dimensional echocardiographic methods for assessment of maximal left atrial volume

2016· article· en· W2341305298 sur OpenAlexaboutno aff
Piercarlo Ballo, Stefano Nistri, Maurizio Galderisi, Donato Mele, Andrea Rossi, Frank Lloyd Dini, Iacopo Olivotto, Maria Angela Losi, Antonello D’Andrea, Alfredo Zuppiroli, Giovanni Maria Santoro, Sergio Mondillo, Federico Gentile

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyInternal medicineVolume (thermodynamics)MedicineMathematicsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The determinants of discrepancies among two-dimensional echocardiographic (2D-E) methods for left atrial volume (LAV) assessment are poorly investigated. METHODS AND RESULTS: Maximal LAV was measured in 613 individuals (282 healthy subjects,180 athletes, and 151 hypertensives; age 45 ± 20 years, 62% male) using the ellipsoid model (LAVEllips), the area-length method (LAVAL), and the Simpson's rule (LAVSimps). On the basis of a mathematical model, two left atrial (LA) geometry indexes were tested as predictors of discrepancies between methods: the ratio between LA medial-lateral diameter (MLD) and LA anteroposterior diameter (APD); and the ratio between LA area in the four-chamber view and that of an ellipse with the same diameters [deviation from ellipse (DE)-coefficient]. Discrepancies among methods were consistently present in the overall population and across all study groups. MLD/APD and the DE-coefficient together predicted 76 and 68% of differences between biplane LAVAL and LAVEllips, and between biplane LAVSimps and LAVEllips, respectively. The DE-coefficient was the only determinant of LAVAL/LAVSimps difference (β = 0.167, P < 0.0001). Body mass index was the strongest predictor of discrepancies between single-plane and biplane approaches of LAVAL (β = 0.427, P < 0.0001) and LAVSimps (β = 0.424, P < 0.0001). In additional analyses, biplane LAVAL showed the best agreement with LAV obtained by three-dimensional echocardiography and the best reproducibility and repeatability. CONCLUSION: LA geometry is the main determinant of inconsistencies between 2D-E methods for measuring maximal LAV. Body mass index is the strongest determinant of differences between single-plane and biplane approaches. Different 2D-E methods cannot be used interchangeably for diagnosis and follow-up. The biplane area-length method should be preferred, particularly in overweight-obese subjects.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,010
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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