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Enregistrement W2948906371 · doi:10.1093/ehjci/jez113.005

232Evaluation of left ventricular strain assessment cardiac magnetic resonance-feature tracking in STEMI patients at different time points during a long term follow-up

2019· article· en· W2948906371 sur OpenAlexaboutno aff
Camilla Calvieri, Francesco Cilia, Luciano Agati, Francesco Fedele, Carlo Catalano, Marco Francone

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeature trackingCardiac magnetic resonanceCardiologyMedicineTracking (education)Internal medicineTerm (time)Magnetic resonance imagingStrain (injury)RadiologyArtificial intelligenceComputer sciencePsychologyFeature extractionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Funding Acknowledgements: The authors state that this work has not received any funding Introduction: Cardiac magnetic resonance-feature tracking (CMR-FT) is a method that allows accurate assessment of global circumferential strain (GCS), global radial strain (GRS) and global longitudinal strain (GLS). CMR feature-tracking has been recently used to evaluate the benefits of metoprolol administration before primary percutaneous intervention (PCI) and to predict adverse myocardial remodeling at short term follow up (FU). However, it has not been previously investigated during a long term FU. Purpose: Our aim was to evaluate LV remodeling, comparing CMR left ventricular (LV) strain assessment at three different time points in STEMI patients, and to evaluate effect of nitrates administration before PCI at long term follow up (FU). Methods: This is a retrospective observational single center study. Sixteen acute STEMI patients (aged 55 ± 12 yrs, 100% male) treated by primary percutaneous coronary intervention (PCI) within 12 h after symptoms onset, who undergone CMR in the early post-infarction phase (within 8 days from symptoms onset) between January 2006 and April 2008, were enrolled. All patients repeated a CMR exam at 4 months and after a median FU of 10 years (IQ 9-11). The imaging protocol included assessment of infarct size, presence and extent of microvascular obstruction (MVO) by LGE, LVEF, CMR-FT measurements, and end-systolic and end-diastolic volumes. LV GRS, GCS and GLS were measured at first CMR within 1 week , at CMR at 4 months and at CMR after a median follow up of 10 years (IQ 9-11) after STEMI. Feature-tracking CMR analysis was performed on steady-state free precession cine images with a dedicated software (CVI42 v5.3, Circle Cardiovascular Imaging, Calgary, Canada). Results: Between the first and the second CMR, LVEF significantly increased (from 51% ±10 to 55%±9, p = 0.036), LGE extent significantly reduced (12% ±8,9 to 9%±7,3, p = 0.036), and GLS significantly improved (-14%±4 to -17% ± 2, p = 0.028). Between the second and the last CMR, no differences in LVEF and in LGE extent were observed, while a significant improvement was noted in GRS and GCS (respectively, 32,6%±6 to 39%±12, p = 0.015, from -16%±3 to -18%±2 p = 0.008). Ischemia duration before PCI correlated positively with GRS at long term FU CMR (rho:0.729, p = 0.017). Interestingly, STEMI who received nitrates before PCI, had no difference in LVEF and LGE extent changes but a greater improvement in GLS (-16%±0.8 vs -21%± 0.8, p = 0.007) at long term FU compared to those who not received nitrates. Conclusions: LV strain assessment with feature-tracking CMR adds incremental prognostic information on LV remodeling beyond LVEF and LGE at long term FU. Feature-tracking CMR strain could be a sensitive tool to evaluate long term benefit of nitrates administration before PCI in STEMI patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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