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Enregistrement W2582786483 · doi:10.1182/blood.v126.23.2168.2168

Quantitative MRI of Hemodynamic Compromise in Children with Sickle Cell Disease: New Insights into Pathophysiology

2015· article· en· W2582786483 sur OpenAlexaff
Paula Croal, Malambing G. Serafin, Przemysław Kosiński, Jackie Leung, Suzan Williams, Andrea Kassner

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathophysiologyStroke (engine)Cerebral blood flowStenosisCardiologyInternal medicineMagnetic resonance imagingAcute chest syndromeHemodynamicsPopulationDiseaseSickle cell anemiaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Sickle cell disease (SCD) is the leading cause of overt stroke in children, resulting in increased morbidity and mortality (Prengler et al. 2002). Neurologic injury in SCD is caused by a cascade of complex physiological processes that may manifest as abnormal cerebral blood flow (CBF), abnormal oxygen extraction fraction (OEF), and ultimately lead to oxygen deprivation of the brain tissue (Adams et al. 2007., Cheung et al. 2002), however, the underlying pathophysiology is not well understood. While much research has focused on the role of vasculopathy in neurologic injury in SCD, over one third of children with sickle cell disease who suffer an overt ischemic event do not present with arterial stenosis (Hulbert et al. 2011). Extending the work of Nur et al. (2009), we have recently shown in children without stenosis in SCD that elevated cerebral blood flow and diminished cerebrovascular reserve is associated with the severity of anemia (Kosinski et al. 2015). However, to date, little is known about the relative contributions of non-vasculopathic hemodynamic compromise that may occur in children with SCD. Therefore, a comprehensive model of pathophysiology in this population will help stratify stroke risk and guide therapeutic strategies. Aim: To noninvasively quantify both CBF and OEF in children with SCD using magnetic resonance imaging. Methods: 11 patients (7M/4F; age 14 ± 2.7 years (mean ± SD)) with SCD and no history of stroke nor arterial stenosis were imaged on a 3T MRI system. 9 patients were on hydroxyurea (average dose: 19.7 ± 3 mg/kg/day). Hematological parameters were acquired at a clinic visit no more than one month prior to the MRI scan (Table 1). Pulsed arterial spin labelling MRI was used to noninvasively assess grey matter cerebral blood flow according to a standard kinetic model. A T2*-weighted flow-compensated image provided phase information, with the phase signal difference between the sagittal sinus and surrounding tissue used to quantify venous oxygenation (SvO2) (Driver et al. 2014). Arterial oxygen saturation (SaO2) was measured via peripheral pulse oximetry and OEF was determined by (SaO2 - SvO2/SaO2) according to Fick's principle of arteriovenous difference. Results: A significant positive association was observed between CBF and OEF (p = 0.82, p = 0.02, pearson product moment correlation coefficient), as shown in Figure 1. Mean values (± SD) were 0.75 ± 0.08, 0.23 ± 0.08 and 54.1 ± 11 ml/min/100g for SvO2, OEF and CBF respectively. Discussion: The observed correlation between CBF and OEF suggests that children with SCD who do not present with vasculopathy, utilize both the perfusion and metabolic reserve in order to meet the cerebral demand for O2. This allows CBF and OEF to increase simultaneously rather than sequentially as proposed by Powers et al. (1991). This non-sequential hemodynamic compromise is in agreement with previous literature in cerebrovascular disease (Kanno et al. 1988) and may serve to minimise increases in cardiac output (Varat et al. 1972). This data suggests that elevated OEF may serve as an early risk marker for overt stroke in addition to elevated blood flow velocity and thus may help better screen for those who will most benefit from transfusion therapy. Table 1. SCD Patients Sample Size (N) 11 Gender (M/F) 7/4 Age (y) 13.7 ± 2.7 BMI (Kg/m2) 18.8 ± 3.0 Hematocrit 0.282 ± 0.03 Hemoglobin (g/L) 100 ± 10.3 SaO2 0.99 ± 0.02 SvO2 0.75 ± 0.08 Absolute Reticulocyte (K/uL) 205 ± 72 Neutrophil Count (K/uL) 5.3 ± 3.7 Clinical parameters acquired within 30 days of the MRI session Figure 1. A significant positive association was observed between grey matter cerebral blood flow and oxygen extraction fraction (r = 0.76, p = 0.002) in children with sickle cell disease Figure 1. A significant positive association was observed between grey matter cerebral blood flow and oxygen extraction fraction (r = 0.76, p = 0.002) in children with sickle cell disease Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2015
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