A methodological approach for quantifying and characterizing the stability of agitated saline contrast: implications for quantifying intrapulmonary shunt
Notice bibliographique
Résumé
Agitated saline contrast echocardiography is often used to determine blood flow through intrapulmonary arteriovenous anastomoses (Q̇IPAVA). We applied indicator dilution theory to time-acoustic intensity curves obtained from a bolus injection of hand-agitated saline contrast to acquire a quantitative index of contrast mass. Using this methodology and an in vitro model of the pulmonary circulation, the purpose of this study was to determine the effect of transit time and gas composition [air vs. sulphur hexafluoride (SF6)] on contrast conservation between two detection sites separated by a convoluted network of vessels. We hypothesized that the contrast lost between the detection sites would increase with transit times and be reduced by using contrast bubbles composed of SF6 Changing the flow and/or reducing the volume of the circulatory network manipulated transit time. Contrast conservation was measured as the ratio of outflow and inflow contrast masses. For air, 53.2 ± 3.4% (SE) of contrast was conserved at a transit time of 9.25 ± 0.02 s but dropped to 16.0 ± 1.0% at a transit time of 10.17 ± 0.06 s. Compared with air, SF6 contrast conservation was significantly greater (P < 0.05) with 114.3 ± 2.9% and 73.7 ± 3.3% of contrast conserved at a transit time of 10.39 ± 0.02 s and 13.46 ± 0.04 s, respectively. In summary, time-acoustic intensity curves can quantify agitated saline contrast, but loss of contrast due to bubble dissolution makes measuring Q̇IPAVA across varying transit time difficult. Agitated saline composed of SF6 is stabilized and may be a suitable alternative for Q̇IPAVA measurement.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».