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Enregistrement W2896631158 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.12227

Abstract 12227: New Insights Into Calcification and Aortic Stenosis Using 4-dimensional Computed Tomography.

2016· article· en· W2896631158 sur OpenAlexaff
William Jenkins, Louis Simard, Jérôme Hourdain, Marie‐Annick Clavel, Maurice Enriquez‐Sarano

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomographyStenosisCalcificationRadiologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aortic Valve Calcification (AVC) is intrinsic to aortic stenosis (AS). While established concepts assume homogeneous calcification causing AS, wide variability in hemodynamic severity at any given AVC burden suggests other operative mechanisms. Multidetector computed tomography (MDCT) now accurately measures global AVC, but AVC spatial distribution remains elusive due to imaging orientation. Methods and Results: We developed ‘en-face’ imaging by re-registration of 4D-MDCT to quantify AVC spatial distribution and analyzed global AVC load and AVC distribution in 418 patients with AS (76±9 years; mean gradient 35±17 mmHg). 4D-volume-rendered MDCT datasets were re-oriented to en-face view of aortic valve for AVC spatial scoring with individual cusp calcification load, cusp-edge calcification and AVC asymmetry. Despite high total AVC load (450 [250-666] AU/cm 2 ), asymmetry was frequent (50%), with a difference between most- and least-calcified cusp of 112 [66-182] AU/cm 2 . Maximum AVC was in the non-coronary cusp in 61% (p<0.001). Cusp edge calcification was none-mild in 26%, moderate in 62% and severe in 12%. Adjusting for total AVC, severe AS (mean gradient >40 mmHg) was more likely with symmetrical AVC (odds ratio [OR] 2.36, p<0.001) and with edge calcification moderate (OR 4.16, p=0.001 vs none-mild) to severe (OR 10.7, p=0.001). Inclusion of AVC distribution improved models predicting AS severity over total AVC (p<0.001). Conclusions: Four-dimensional MDCT en-face re-registration and AVC quantitation provides new insight into AS pathophysiology. Contrary to classical concepts, AVC is frequently inhomogeneous and asymmetric. Hemodynamic AS severity is independently affected not only by global AVC but also by variations in AVC distribution and location within cusps, emphasizing the importance of 4D AVC assessment in AS. Impact of quantified AVC asymmetry and location on outcome of transcutaneous aortic valve replacement should be evaluated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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