Magnetic Resonance–based Assessment of Myocardial 2-Dimensional Strain Using Feature Tracking
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Myocardial strain analysis is a promising tool for the detection of subtle but relevant alterations of left ventricular function, also in asymptomatic subjects. Thus, we determined the feasibility of cardiac magnetic resonance-based 2D global strain analysis using feature tracking and its association with cardiovascular risk factors in a sample from the general population. MATERIALS AND METHODS: Subjects without a history of cardiocerebrovascular disease were enrolled in a substudy of the population-based KORA (Cooperative Health Research in the Region of Augsburg) cohort. In all participants with the absence of late gadolinium enhancement, longitudinal and circumferential global strains were measured on Cine SSFP imaging (TR: 29.97 ms, TE: 1.46 ms, ST: 8 mm), using a semiautomatic segmentation algorithm (CVI42, Circle, Canada). Differences in strain values according to age, sex, body mass index, hypertension, diabetes mellitus, and hyperlipidemia were derived using linear regression analysis. RESULTS: Among 360 subjects (mean age, 56.2±9.2 y, 57% male), the average global systolic radial strain was 40.1±8.2%, circumferential 19.9±2.7%, and longitudinal 19.8±3.2%. Male sex was associated with decreased global strain values, independent of the strain direction (all P<0.001). Although many cardiovascular risk factors were correlated with strain in univariate analysis, mainly waist-to-hip ratio and HbA1c remained associated with decreased radial and circumferential strains in fully adjusted models. Similarly, higher radial and circumferential strains were observed in older subjects (β=0.14, P=0.01 and β=0.11, P=0.04, respectively). CONCLUSIONS: Strain analysis using magnetic resonance feature tracking is feasible in population-based cohort studies and shows differences with respect to age and sex as well as an independent association with markers of metabolic syndrome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».