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Enregistrement W2948605970 · doi:10.1093/ehjci/jez121.001

276Non contrast 3D steady-state free-precession magnetic resonance angiography: the more relevant magnetic resonance technique for the assessment prior to Ross procedure?

2019· article· en· W2948605970 sur OpenAlexaff
Fabien Labombarda, Marien Lenoir, Sumaira Aslam, F Marcotte, I. El-Hamamsy, François Pierre Mongeon

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteady-state free precession imagingCardiac skeletonMedicineMagnetic resonance angiographyAortaVentricular outflow tractMagnetic resonance imagingRadiologyNuclear medicineCardiologyAortic root

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Accurate evaluation of the native aortic annulus or left ventricular outflow tract (LVOT) dimensions is critical for planning aortic root interventions. We use cardiovascular magnetic resonance (CMR) for assessment of the aortic root dimensions prior to the Ross procedure. Non-contrast 3D steady-state free-precession magnetic resonance angiography (3D-SSFP MRA) with electrocardiographic and respiratory gating is a safe and accurate technique to evaluate the entire aorta. Purpose: 1) To determine the agreement between two CMR measurements (3D-SSFP MRA and cine SSFP) and direct in-vivo measurement of the aortic annulus, 2) To evaluate the ability of preoperative CMR to predict the need for aortic annuloplasty. Methods: We retrospectively included patients who had a comprehensive CMR exam as preoperative assessment for a Ross procedure and intraoperative aortic annulus diameter measurement using Hegar dilators. CMR exams (1.5T scanner) were performed using a dedicated protocol including orthogonal long-axis LVOT cine-CMR images, double-oblique short-axis LVOT cine images planned from these views and a 3D-SSFP MRA covering the LVOT and thoracic aorta. Considering the elliptical shape of the aortic annulus, minimal and maximal aortic annulus (LVOT) diameters were measured and averaged in long-axis cine-CMR, in short-axis cine-CMR and from multiplanar reconstructed 3D-SSFP MRA images (Figure, left panel). Agreement between CMR and in-vivo aortic annulus measurements was assessed by Bland-Altman analysis. Results: We identified 44 patients (mean age 40.5 [23-62] years, 21 females, 29 aortic stenoses, 5 aortic regurgitations, 10 mixed aortic diseases, 25 aortic aneurysms) with complete records. All patients had a congenitally abnormal aortic valve (19 unicuspid, 24 bicuspid, 1 quadricuspid aortic valves). Close agreement was observed between minimal 3D-SSFP MRA LVOT diameter and in-vivo aortic annulus diameter (bias -0.7 95%CI -1.2 to -0.2 mm; limits of agreement (LoA) -4.20 to 2.75 mm, Figure middle panel) and between mean 3D-SSFP MRA LVOT diameter and in-vivo aortic annulus diameter (2.1, 1.6 to 2.6 mm; LoA -1.07 to 5.31 mm). Minimal 3D-SSFP MRA LVOT diameter best predicted the need for aortic annuloplasty (area under the curve 0.88, 95% CI 0.87-0.91, Figure right panel). Conclusion: Mean and minimal 3D-SSFP MRA LVOT diameters best agree with the aortic annulus diameter measured in-vivo. Minimal 3D-SSFP LVOT diameter may be the more relevant measurement for planning aortic annuloplasty as part of a Ross procedure. CMR aortic annulus or LVOT measurements should be obtained from multiplanar reconstruction of gated 3D datasets. Abstract 276 Figure. Non contrast 3D MRI and Ross procedure

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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