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Enregistrement W2808375327 · doi:10.1002/jmri.26160

Effects of age, gender, and risk‐factors for heart failure on native myocardial T<sub>1</sub> and extracellular volume fraction using the SASHA sequence at 1.5T

2018· article· en· W2808375327 sur OpenAlexafffund
Joseph J. Pagano, Kelvin Chow, D. Ian Paterson, Yoko Mikami, Anna Schmidt, Andrew G. Howarth, James A. White, Matthias G. Friedrich, Gavin Y. Oudit, Justin A. Ezekowitz, Jason R.B. Dyck, Richard B. Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversité de MontréalMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineHeart failureInternal medicineCardiologyRisk factorFramingham Risk ScorePopulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Understanding cardiac MR T 1 mapping values might require examination of the effects of age, gender, and heart failure risk factors. Purpose/Hypothesis To evaluate the effects of gender, age, and presence of heart failure risk factors on myocardial native T 1 and extracellular volume fraction (ECV). Study Type Retrospective, cross‐sectional, observational study. Population Secondary analysis of cardiac MR data, separated by gender and health status, based on the presence of at least one heart failure risk factor. Field Strength/Sequence Cardiac MR imaging at 1.5T, including T 1 mapping using the SAturation recovery single‐SHot Acquisition (SASHA) sequence. Assessment Interventricular septal region‐of‐interest analysis for assessment of native T1 and ECV. Statistical Tests Group comparisons performed using Student t‐test, or nonparametric equivalent. Linear regression was used to assess relationships between age and T 1 measurements. Results Native T 1 and ECV were available in 187 and 143 subjects, respectively. T 1 and ECV were independent of age in all groups (Native T 1 : healthy women P = 0.655; healthy men P = 0.906; at‐risk women P = 0.487; at‐risk men P = 0.683; ECV: healthy women P = 0.685; healthy men P = 0.199; at‐risk women P = 0.152; at‐risk men P = 0.747). T 1 and ECV were higher in healthy women versus men (1202 ± 30 ms versus 1167 ± 36 ms, P = 0.0000 and 22 ± 2% versus 20 ± 2%, P = 0.0089), while values were similar in women and men with risk factors (1197 ± 55 ms versus 1193 ± 45 ms, P = 0.6556, 21 ± 2% versus 21 ± 3%, P = 0.5039). No differences existed in native T 1 or ECV between women with or without risk factors ( P = 0.6344 and P = 0.1026), whereas men with risk factors showed higher native T 1 values ( P = 0.0070). Data Conclusion Native T 1 and ECV measured with SASHA do not vary with age, regardless of gender or the presence of factors for heart failure. Native T 1 and ECV are higher in healthy women than men, but do not differ in the presence of risk factors, suggesting a different myocardial response to risk factors between genders. Level of Evidence : 3 Technical Efficacy : Stage 3 J. Magn. Reson. Imaging 2018;47:1307–1317.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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