Test-Retest Precision of Myocardial Blood Flow Measurements With <sup>99m</sup> Tc-Tetrofosmin and Solid-State Detector Single Photon Emission Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measurement of myocardial blood flow (MBF) with single photon emission computed tomography (SPECT) is feasible using cardiac cameras with solid-state detectors. SPECT MBF has been shown to be accurate when compared with positron emission tomography MBF measured in the same patients. However, the value of a test result applied to an individual patient depends strongly on the precision or repeatability of the test. The purpose of our study is to measure the precision of SPECT MBF measurements using 99m Tc-tetrofosmin and a solid-state cardiac camera. Methods: SPECT MBF was measured in 30 patients and repeated at a mean interval of 18 days. MBF was evaluated from images with and without attenuation correction based on a separately acquired CT scan. The dynamic images were processed independently by 2 operators using in-house kinetic analysis software that applied a 1-tissue-compartment model. The K1 rate constant was converted to MBF using previously determined extraction fraction corrections. Correction for patient body motion was applied manually. Results: The average coefficient of variation (COV) in the differences between the 2 MBF measurements was between 28% and 31%. The interobserver COV was between 11% and 15%. Myocardial flow reserve is the ratio of MBF measured at stress and rest, and the COV is correspondingly higher. The COV for the difference in repeated myocardial flow reserve was 33% to 38%, whereas the interobserver COV was 13% to 22%. Conclusions: The COV for the difference in SPECT MBF measurements obtained on separate days is 28% to 31%. The corresponding COV for myocardial flow reserve is 33% to 38%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».