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Enregistrement W2964250327 · doi:10.1002/jmri.26876

Left atrial vortex size and velocity distributions by 4D flow MRI in patients with paroxysmal atrial fibrillation: Associations with age and CHA<sub>2</sub>DS<sub>2</sub>‐VASc risk score

2019· article· en· W2964250327 sur OpenAlexafffund
Julio García, Hana Sheitt, Michael Bristow, Carmen Lydell, Andrew G. Howarth, Bobak Heydari, Frank S. Prato, Maria Drangova, Rebecca E. Thornhill, Pablo B. Nery, Stephen B. Wilton, Allan C. Skanes, James A. White

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaWestern UniversityAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMitacsHealth Research Board
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineVentriclePopulationUnivariate analysisPulmonary veinMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Characterization of left atrial (LA) hemodynamics in paroxysmal atrial fibrillation (PAF) may provide valuable insights for thromboembolic risk. Purpose To evaluate LA vortex formation and velocity distributions by 4D flow MRI and identify associations with age, LA/LV (left ventricle) function, and established risk scores. Study Type Prospective clinical. Population Patients with PAF (n = 45, 46 ± 14 years) and healthy controls (n = 15, 54 ± 9 years) were enrolled. MRI Sequences 3T standardized cardiac MRI protocol inclusive of 4D flow MRI. Assessment Flow analysis planes were prescribed at each pulmonary vein. Velocity distribution analysis and vortex size quantification by the Lambda2 (λ2) method were performed in the LA. Statistics Pearson or Spearman's correlation coefficients, r, were calculated to identify relationships between 4D flow‐derived LA parameters and age, LA/LV function, and CHA2DS2‐VASc stroke risk score. Univariate and multivariate determinants of stroke risk were assessed using linear regressions. To compare parameters within multiple groups, one‐way analysis of variance or Kruskal–Wallis was used. Results LA vortice sizes were observed in all subjects using λ2 showing inverse correlations with peak pulmonary vein inflow velocities (P < 0.05), and positive correlations with LA volume (P < 0.05). Vortex size was elevated in PAF at all phases of the cardiac cycle, being most prominent at end early diastole (3.98 ± 1.84 cm3 vs. 6.93 ± 3.11 cm3, P = 0.001). Velocity distribution analysis showed a greater incidence of flow stasis among patients with PAF (P < 0.05). In univariate regression, vortex size was associated with the CHA2DS2‐VASc risk score at peak systole (0.457 ± 0.038, P ≤ 0.001). However, in multivariate regression age was the dominant determinant of stroke risk (0.348 ± 0.012, P = 0.006). Data Conclusion This study demonstrated that LA vortex size is increased among low‐risk patients with PAF and is associated with the CHA2DS2‐VASc risk score. Age remained the dominant determinant of stroke risk. Level of Evidence: 2 Technical Efficacy: Stage 3 J. Magn. Reson. Imaging 2020;51:871–884.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 enseignants0,220 · 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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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