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Enregistrement W2903835384 · doi:10.1093/eurheartj/ehy566.p6493

P6493Depth of implantation for transcatheter aortic valves: do we understand what we are measuring?

2018· article· en· W2903835384 sur OpenAlexaff
Tian‐Yuan Xiong, Pascal Thériault-Lauzier, M Chen, Yuan Feng, Marco Spaziano, Hind Alosaimi, Michele Pighi, Nicolò Piazza

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyAortic valveInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fluoroscopy, the mainstay for intraoperative imaging in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR), is a 2-dimensional imaging modality that is affected by parallax. This implies that the implantation depth appreciated on fluoroscopy can be inaccurate depending on viewing angle. The viewing angle providing the most accurate depth measurement shows the valve stent inflow plane and aortic valve annulus both in plane. This view may be different from the common projection view used for valve deployment with only the aortic valve in plane. Purpose: To explore how different viewing angles on fluoroscopy affect the depth of implantation measured for transcatheter aortic valves. Methods: A total of 20 patients (half with bicuspid aortic valve) who received self-expanding valves with post-TAVR multi-detector computed tomography were randomly selected for this retrospective analysis using the software package FluoroCT. After segmenting the native annulus and the prosthesis stent inflow plane, the viewing angle where their optimal projection curves intersect was recorded. Angles between the two planes and the minimal/maximal depth of implantation were measured in this view. The conventional depth of implantation was then measured by the distance between the non-coronary cusp and the lower edge of the stent at left anterior oblique/Cranial where cusps aligned.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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