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Enregistrement W2982047021 · doi:10.1093/eurheartj/ehz746.0221

P5250Diastolic strain rate ratio as determined on MRI on detecting left ventricle stiffness and predict heart failure in post-STEMI patients

2019· article· en· W2982047021 sur OpenAlexaboutno aff
Kaiyue Diao, Shan Huang, Yu Gao, Shuai He, Zhi‐gang Yang, Yong He

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricleCardiologyInternal medicineHeart failureDiastoleMyocardial infarctionReceiver operating characteristicBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background ST-elevation myocardial infarction (STEMI) Patients suffered from progressive heart failure, for which progressive and aggravated Left ventricle stiffness was one of the major culprit. Myocardial deformation in the early diastole is largely affected by the left ventricle compliance which could partly reflect chamber stiffness and potentially predict left ventricular remodeling for post-STEMI patients. Purpose To determine the value of diastolic strain rate in detecting left ventricle stiffness and early heart failure in post-STEMI patients. Methods A number of 52 (M/F: 46/6, age: 54.27 [46.8–62.3]yrs) patients with STEMI three months ago were prospectively recruited from 2016 to 2017. Follow-up was done until 2018. The primary end points were the symptoms of heart failure (NYHA II-IV). Consent was acquired from each patient and 3.0 T MRI was arranged. Imaging analysis was performed on Cvi 42 (V5.9.3 Canada). Peak radial strain (PS) and strain rate (SR) were extracted both from 2D short- and long-axis cine images, while peak circumferential parameters only from the short axis slices and longitudinal the long axis slices. The diastolic strain rate ratios (DSRRs) were calculated as the peak early diastolic SR divided by the peak late diastolic SR, which were derived from the two peak points on the corresponding curve of time-to-SR curve in the diastole (Figure 1a). Receiver-operating characteristics curve analysis and Logistic regression test were done for statistical analysis on R project and P<0.05 was considered as significant. Results Three patients were excluded due to unsatisfied cine images. Among the 52 patients, none of the patients died or had congestive heart failure. 23/52 (44.2%) patients complained of heart failure symptoms at the one-year follow-up. No significant difference was found in LVEF and three directional peak strain values or systolic peak strain rates between the patients with and without heart failure. Patients with symptoms had lower Longitudinal PS (P=0.049), early diastolic radial SR (P=0.01798), longitudinal SR (P=0.0042), and decreased DSRR in all directions (Figure 1b). Multivariate Logistic regression test showed that only DSRR in the radial direction on the short axis (DSRR-SR) was the independent predictor of the heart failure symptoms (6.59; range, 6.71–3.68; P=0.026). ROC analysis demonstrated that the DSRR-SR of 2.35 had sensitivity 91.3% and specificity 58.6% for the prediction of heart failure (Figure 1c). Figure 1 Conclusion DSRR especially DSRR-SR was more sensitive to left ventricle stiffness change and help predict the progression of heart failure for Post-STEMI patients. Further studies were needed to verify the its association with other cardiovascular clinical events. Acknowledgement/Funding the National Natural Science Foundation of China (81600299,81471721, 81471722, 81771887, and 81771897,);

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 seuil0,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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