An assessment of intra-individual variability in carotid artery longitudinal wall motion: recommendations for data acquisition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the intra-individual variation in carotid artery longitudinal wall motion (CALM) in healthy adults in order to determine the amount of data required to generate a representative measurement of CALM. APPROACH: We conducted an analysis of 27 healthy men to determine whether calculation of resting individual CALM outcomes is dependent on the number of averaged heart cycles. CALM was assessed at rest, 1-2 cm proximal to the right carotid bifurcation during a breath hold and was segmented into three motion displacements: systolic anterograde CALM, systolic retrograde CALM, and diastolic CALM. A 2D measure of total carotid artery motion (RALength) was also determined from the longitudinal and radial displacements. Outcomes were averaged discretely using two, three, four, five, and six consecutive heart cycles to assess the impact of additional data on intra-individual coefficients of variation (CV%) and intra-class correlations (ICC). MAIN RESULTS: Calculated means were similar between all heart cycle averaging for CALM displacements (all P > 0.05), though the two-heart cycle average of RALength (P = 0.06) was reduced in comparison to all other averages. Averaging data from four heart cycles was sufficient to generate a plateau in the variability in resting CALM displacements, such that within-subject ICC values all reached >0.90 and CV% were similar to previously reported day-to-day variability in healthy adults. SIGNIFICANCE: There is variability in beat-to-beat measures of CALM that should be considered when designing protocols for data collection and analysis. We suggest that four consecutive heart cycles should be averaged to generate representative resting CALM outcomes in humans. While indices of variability were reduced when assessing outcomes generated from two to four heart cycles, no further improvements were observed when more heart cycles were included, indicating that averaging more than four heart cycles is likely not required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».