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Enregistrement W2995530908 · doi:10.1097/hco.0000000000000706

Speckle tracking echocardiography: imaging insights into the aorta

2019· article· en· W2995530908 sur OpenAlexaff
Lisa Q. Rong, Jiwon Kim, Alexander J. Gregory

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAortaSpeckle tracking echocardiographyRadiologyRisk stratificationAortic dissectionCardiologyPathophysiologyAneurysmInternal medicineDiseaseHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Pathophysiologic changes of aortic tissue may not always manifest as aneurysms, nor does the size of an aneurysm necessarily represent the severity of tissue abnormality - approximately 40% of patients who present with dissection have aortic diameters below criteria recommended for surgical resection. Noninvasive imaging-based quantification of aortic biomechanics has the potential to improve our knowledge of the pathophysiology of aortic disease, including patient-specific risk-stratification and intraoperative surgical decision-making. RECENT FINDINGS: We summarize the current state of clinical utilization of two-dimensional speckle tracking echocardiography (2D-STE) aortic strain to better understand the pathophysiology, clinical implications, and risk stratification of aortic disease. SUMMARY: 2D-STE has demonstrated promising early results as an imaging modality to determine clinically relevant measures of aortic tissue mechanical properties. Further large multinational, multiethnic, age-stratified, and sex-stratified measures of normal aortic strain measurements, as well as comparison studies with alternative imaging techniques, will be needed to properly elucidate the role echocardiography will play in the clinical management of aortic disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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