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Enregistrement W2948697173 · doi:10.1093/ehjci/jez118.016

P429Combining systolic and diastolic feature tracking myocardial strain parameters for a more comprehensive assessment of the different characteristics in HFpEF

2019· article· en· W2948697173 sur OpenAlexaffabout
Kady Fischer, Dominik P. Guensch, Melanie Artho, Silvia Luescher, Bernd Jung, Hendrik von Tengg‐Kobligk, Balthasar Eberle, MG Friedrich

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiastoleCardiologyFeature trackingInternal medicineStrain (injury)Feature (linguistics)MedicineArtificial intelligenceBlood pressureComputer sciencePattern recognition (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Funding Acknowledgements: Swiss National Science Foundation, McGill University Health Centre Foundation, Department of Anaesthesiology and Pain Therapy Inselspital Background: Heart Failure with Preserved Ejection Fraction (HFpEF) is a disease commonly associated with impaired myocardial relaxation, stiffening of the ventricles and consecutive diastolic dysfunction. Due to a left ventricular ejection fraction (LVEF) greater than 50%, the severity of heart failure or progression of systolic dysfunction may be underappreciated. Feature-tracking (FT) CMR is becoming a diagnostic and prognostic tool in cardiovascular disease. This technique has been most validated for peak strain, a marker of systolic function. Current software now allows for a variety of systolic and diastolic parameters to be extrapolated from these images, which in combination with tissue character­ization and myocardial function assessments may provide a more comprehensive assessment of HFpEF. Purpose: To investigate ventricular systolic and diastolic strain measurements obtained by FT-CMR in relation to other CMR characteristics of HFpEF patients. Methods: HFpEF patients with diastolic dysfunction (LVEF > 50%) underwent standard cine acquisition of the ventricles at rest. These images were analyzed with FT software for systolic parameters of peak strain, time to peak strain, along with systolic and diastolic strain rates (SR) in a circumferential and longitudinal orientation. T2 mapping and T1-based contrast enhanced extracellular volume (ECV) maps were acquired, while the myocardial oxygenation response was assessed with an oxygenation-sensitive image during a vasoactive stimulus induced by 60s of rapid-paced breathing and subsequent apnea. Results: Thirty patients (47% female) with a mean age of 61 ± 14 (SD) completed the CMR exam. Global peak circumferential strain was related to EF (r=-0.409, p = 0.025) for circumferential only, while peak strain and systolic SR in both orientations were associated with an enlarged mass index (r > 0.365, p < 0.050). A poor myocardial oxygenation response was associated with an increase in longitudinal time to peak strain (r=-0.383, p = 0.044). T2 was not associated with peak strain, but with circumferential time to peak (r = 0.533, p = 0.004) and an attenuated systolic SR (r = 0.440, p = 0.015). On the other hand, ECV was associated with the circumferential diastolic SR ratio of the early and atrial peaks (r = 0.576, p = 0.001). Conclusion: Using an array of strain parameters from FT-CMR may add more insight into various presentations of HFpEF, and into the progressive deterioration of myocardial relaxation and ventricular compliance. Diastolic parameters were found to be associated with measurements indicating ventricular stiffness, whereas inducible myocardial ischaemia and edema were associated with signs of systolic dysfunc­ti­on, especially time to peak strain. This parameter and abnormal myocardial oxygenation could be early mar­kers for progressive systolic involvement with diastolic dysfunction in HFpEF. Larger samples as well as myocardial segmental analysis may help to better characterize HFpEF pathophysiology Abstract P429 Figure. Feature Tracking in HFpEF

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · 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'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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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