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Enregistrement W2921568080 · doi:10.1136/heartjnl-2019-bscmr.16

16 Myocardial extracellular volume in patients with aortic stenosis undergoing valve intervention: a <i>multicentre T1 mapping study</i>

2019· article· en· W2921568080 sur OpenAlexaboutno aff
Russell J. Everett, Thomas A. Treibel, Miho Fukui, Heesun Lee, Marzia Rigolli, Anvesha Singh, Petra Bijsterveld, Lionel Tastet, Tarique A Musa, Laura E Dobson, Calvin Chin, Gabriella Captur, Stephanie Funk, Jeanette Schulz‐Menger, Erik B. Schelbert, Marie‐Annick Clavel, David E. Newby, Saul Myerson, P. Pibarot, João L. Cavalcante, Seung‐Pyo Lee, Gerry P McCann, John P. Greenwood, James Moon, Marc R. Dweck

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineAortic valve replacementStenosisAortic valve stenosisEjection fractionCoronary artery diseaseMyocardial fibrosisAortic valveFibrosisHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diffuse myocardial fibrosis is a key decompensation mechanism in advanced aortic stenosis (AS) and can be quantified using CMR T1 mapping techniques. Purpose To assess T1 mapping measures of fibrosis in patients with severe AS referred for aortic valve replacement, and determine their associations with clinical characteristics, disease severity and clinical outcome. Methods In this international prospective cohort study, patients with severe AS underwent CMR at 1.5T and 3T (Siemens/Philips) with T1 mapping prior to AVR. Image analysis was performed (CVI42, Circle) by a single core laboratory for three T1 mapping measures (native T1, extracellular volume fraction [ECV%] and indexed extracellular volume [iECV=LVMi*ECV%]). Results Four-hundred patients (70±10 years, 60% male) from nine international centres (Canada/Germany/Korea/USA/UK) were enrolled (including 144 patients from BSCMR AS700 study). AVR was performed (SAVR: n=342, TAVI: n=58) 19 [4-61] days following CMR, with median of 3.8 [1.7–4.5] years follow-up and 40 deaths recorded. As expected, native T1 was higher at 3T than 1.5T (1213±57 versus 1050±48 ms, p<0.001); ECV% did not vary by scanner manufacturer, field strength or T1 mapping sequence (all p>0.30); therefore, only ECV-based measures were analysed. ECV% correlated with increasing age, Society of Thoracic Surgeons Predicted Risk of Mortality score, known coronary artery disease, lower aortic valve peak velocity, increased LV mass, presence of late gadolinium enhancement (LGE) and reduced LVEF (p<0.05 for all). Following adjustment for demographic and clinical variables, ECV% remained associated with both LVEF (p<0.001) and mass index (p=0.043). Similar associations were seen with iECV. A progressive increase in all-cause mortality was seen across tertiles of ECV% (14.0, 28.5 and 53.7 deaths per 1000 patient-years; log-rank test, p=0.003). ECV% was independently associated with all-cause mortality following adjustment for age, sex, peak velocity, impaired LVEF and presence of LGE (HR per% increase in ECV%: 1.13, 95%, 1.04–1.24, p=0.006). iECV was associated with all-cause mortality following adjustment for age and sex (HR 1.03 95% 1.00–1.06, p=0.04) but not after adjustment for the above clinical variables. Conclusion In patients with severe AS scheduled for AVR, extracellular volume-based T1 mapping measures are robust, track with LV decompensation, and independently predict late all-cause mortality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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