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Enregistrement W2761164637 · doi:10.1093/eurheartj/ehx502.p1075

P1075Benefit of cardiac magnetic resonance imaging tissue characterization in risk profiling patients with suspected myocarditis

2017· article· en· W2761164637 sur OpenAlexfundno aff
C Graeni, Christian Eichhorn, Loïc Bière, Vikas Agarwal, Kensuke Kaneko, Venkatesh L. Murthy, M. Steigner, Ron Blankstein, M. Jerosch-Herold, Ry Kwong

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitetet i BergenFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaAustralian Catholic University
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingMyocarditisCardiac magnetic resonanceCardiac magnetic resonance imagingRadiologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diagnosis and prognostication of patients with possible myocarditis are challenging given the non-specificity of clinical signs and symptoms. Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) has become a key investigative tool in such presentations, but the prognostic implications of CMR remains unclear. Objectives: Event-free survival analyses of a large patient cohort who presented with suspected myocarditis who underwent CMR. Methods: 670 Patients with clinically suspected myocarditis were included. CMR findings including the presence and extent of late gadolinium enhancement (LGE) were associated with major adverse cardiac events (MACE), including all-cause death, heart failure, heart transplantation, documented sustained ventricular arrhythmia, or recurrent myocarditis. Results: At a median follow-up of 4.7 [interquartile-range (IQR) 2.3–7.3] years, 98 patients experienced a MACE. 294 (44%) patients presented with LGE on CMR. LGE presence was associated with a more than 2-fold increase in risk of MACE (HR 2.22, 95% CI: 1.47–3.35; p<0.001). Each percentage increase in LGE extent was associated with a 6% increase in risk of MACE (HR 1.06, 95% CI: 1.02–1.06, p=0.001). Annualized event rates of MACE with regards to presence or absence of LGE were 4.8% versus 2.1% (p<0.001). Midwall LGE involvement was associated with a HR of 2.39 (95% CI: 1.54–3.69; p<0.001) with MACE, but not epicardial LGE involvement (p=0.291). Strongest association was observed in septal LGE involvement (HR 2.55, 95% CI: 1.77–3.83; p<0.001), whereas lateral involvement was not associated with MACE (p=0.145).

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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