Utility of Cardiovascular Magnetic Resonance in Identifying Substrate for Malignant Ventricular Arrhythmias
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sudden cardiac death (SCD) and sustained monomorphic ventricular tachycardia (SMVT) are frequently associated with prior or acute myocardial injury. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) provides morphological, functional, and tissue characterization in a single setting. We sought to evaluate the diagnostic yield of CMR-based imaging versus non-CMR-based imaging in patients with resuscitated SCD or SMVT. METHODS AND RESULTS: Eighty-two patients with resuscitated SCD or SMVT underwent routine non-CMR imaging, followed by a CMR protocol with comprehensive tissue characterization. Clinical reports of non-CMR imaging studies were blindly adjudicated and used to assign each patient to 1 of 7 diagnostic categories. CMR imaging was blindly interpreted using a standardized algorithm used to assign a patient diagnosis category in a similar fashion. The diagnostic yield of CMR-based and non-CMR-based imaging, as well as the impact of the former on diagnosis reclassification, was established. Relevant myocardial disease was identified in 51% of patients using non-CMR-based imaging and in 74% using CMR-based imaging (P=0.002). Forty-one patients (50%) were reassigned to a new or alternate diagnosis using CMR-based imaging, including 15 (18%) with unsuspected acute myocardial injury. Twenty patients (24%) had no abnormality by non-CMR imaging but showed clinically relevant myocardial disease by CMR imaging. CONCLUSIONS: CMR-based imaging provides a robust diagnostic yield in patients presenting with resuscitated SCD or SMVT and incrementally identifies clinically unsuspected acute myocardial injury. When compared with non-CMR-based imaging, a new or alternate myocardial disease process may be identified in half of these patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle