Normal left atrial strain and strain rate using cardiac magnetic resonance feature tracking in healthy volunteers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of our study was to establish normal ranges for left atrial (LA) strain and strain rate using cardiac magnetic resonance feature tracking (CMR-FT), LA sphericity index, and to compare LA strain using CMR-FT with 2D-speckle tracking echocardiography (STE) in a healthy population. METHODS AND RESULTS: A total of 112 volunteers (45 male, 67 female) had adequate tracking for analysis on CMR-FT (Circle Cardiovascular Imaging, Calgary, Canada). The median age was 42 years (range 19-79 years, interquartile range 30-53 years). LA reservoir, conduit, booster strain, strain rate using CMR-FT, and sphericity index were evaluated. Of the 112 volunteers, 91 patients had adequate tracking on 2D-STE using three commonly applied zero-baseline time reference methods: R-R gating, P-P gating, and volume gating (defining end-systole at the LA maximum and end-diastole at the LA minimum). The LA strain, strain rate using CMR-FT, and sphericity index were reported and comparable between both genders (P > 0.05 for all). The LA booster function including strain and strain rate increased significantly with age (P < 0.001 for all), while the LA conduit function gradually decreased. In comparison with STE, the LA reservoir strain was comparable between CMR and volume-gating methods (38.48 ± 9.31 vs. 36.77 ± 6.46; P = 0.13) but not with R-R and P-P gating methods (P < 0.001 for all). LA strain, strain rate, and sphericity index using CMR-FT had good intraobserver and interobserver reproducibility. CONCLUSION: LA strain, strain rate using CMR-FT, and sphericity index can be quickly assessed with good intraobserver and interobserver reproducibility.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle