Cardiovascular magnetic resonance based diagnosis of left ventricular non-compaction cardiomyopathy: impact of cine bSSFP strain analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigation of the myocardial strain characteristics of the left ventricular non-compaction (LVNC) phenotype with cardiovascular magnetic resonance (CMR) feature tracking. METHODS: CMR cine balanced steady-state free precession data sets of 59 retrospectively identified LVNC phenotype patients (40 years, IQR: 28-50 years; 51% male) and 36 healthy subjects (39 years, IQR: 30-47 years; 44% male) were evaluated for LV volumes, systolic function and mass. Hypertrabeculation in patients and healthy subjects was evaluated against established CMR diagnostic criteria. Global circumferential strain (GCS), global radial strain (GRS) and global longitudinal strain (GLS) were evaluated with feature-tracking software. Subgroup analyses were performed in patients (n = 25) and healthy subjects (n = 34) with normal LV volumetrics, and with healthy subjects (n = 18) meeting at least one LVNC diagnostic criteria. RESULTS: (100% vs. 41.7%). LVNC phenotype patients demonstrated reduced GRS (26.4% vs. 37.1%; p < 0.001), GCS (- 16.5% vs. -20.5%; p < 0.001) and GLS (- 14.6% vs. -17.1%; p < 0.001) compared to healthy subjects, with statistically significant differences persisting on subgroup comparisons of LVNC phenotype patients with healthy subjects meeting diagnostic criteria. GCS also demonstrated independent and incremental diagnostic value beyond each of the morphology-based CMR diagnostic criteria. CONCLUSIONS: LVNC phenotype patients demonstrate impaired strain by CMR feature tracking, also present on comparison of subjects with normal LV volumetrics meeting diagnostic criteria. The high proportion of healthy subjects meeting morphology-based CMR diagnostic criteria emphasizes the important potential complementary diagnostic value of strain in differentiating LVNC from physiologic hypertrabeculation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».