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Enregistrement W2584944958 · doi:10.1093/ehjci/jew328

Three-dimensional echocardiographic quantification of the left-heart chambers using an automated adaptive analytics algorithm: multicentre validation study

2016· article· en· W2584944958 sur OpenAlexaff
Diego Medvedofsky, Victor Mor‐Avi, Mihaela Amzulescu, Covadonga Fernández‐Golfín, Rocío Hinojar, Mark Monaghan, Kyoko Otani, Joseph Reiken, Masaaki Takeuchi, Wendy Tsang, Jean‐Louis Vanoverschelde, Mathivathana Indrajith, Lynn Weinert, José Luis Zamorano, Roberto M. Lang

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyticsComputer scienceAlgorithmMedicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Although recommended by current guidelines, adoption of three-dimensional echocardiographic (3DE) chamber quantification in clinical practice has lagged because of time-consuming analysis. We recently validated an automated algorithm that measures left atrial (LA) and left ventricular (LV) volumes and ejection fraction (EF). This study aimed to determine the accuracy and reproducibility of these measurements in a multicentre setting. Methods and results: 180 patients underwent 3DE imaging (Philips) at six sites. Images were analysed using automated HeartModel (HM) software with endocardial border correction when necessary and by manual tracing. Measurements were performed by each site and by the Core Laboratory (CL) as the reference. Inter-technique comparisons included HM measurements by the sites against manual tracing by CL, and showed strong correlations (r-values: LVEDV: 0.97, LVESV: 0.97, LVEF: 0.88, LAV: 0.96), with the automated technique slightly underestimating LV volumes (biases: LVEDV: -14 ± 20 ml, LVESV: -6 ± 20 ml), LVEF (-2 ± 7%) and LAV (-9 ± 10 ml). Intra-technique comparisons included HM measurements by the sites against CL, with and without corrections. Corrections were unnecessary or minimal in most patients, and improved the measurements only modestly. Comparisons without corrections showed perfect agreement for all parameters. With corrections, correlations were better (r-values: LVEDV: 0.99, LVESV: 0.99, LVEF: 0.94, LAV: 0.99) and biases (LVEDV: -8 ± 12 ml, LVESV: -6 ± 12 ml, LVEF: 1 ± 5%, LAV: -10 ± 6 ml) smaller than in inter-technique comparison. All automated measurements with corrections were more reproducible than manual measurements. Conclusion: Automated 3DE analysis of left-heart chambers is an accurate alternative to conventional manual methodology, which yields almost the same values across laboratories and is more reproducible. This technique may contribute towards full integration of 3DE quantification into clinical routine.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations123
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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