Inter-study repeatability of circumferential strain and diastolic strain rate by CMR tagging, feature tracking and tissue tracking in ST-segment elevation myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Strain assessment allows accurate evaluation of myocardial function and mechanics in ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI). Strain using cardiovascular magnetic resonance (CMR) has traditionally been assessed with tagging but limitations of this technique have led to more widespread use of alternative methods, which may be more robust. We compared the inter-study repeatability of circumferential global peak-systolic strain ( Ecc ) and peak-early diastolic strain rate (PEDSR) derived by tagging with values obtained using novel cine-based software: Feature Tracking (FT) (TomTec, Germany) and Tissue Tracking (TT) (Circle cvi 42 , Canada) in patients following STEMI. Twenty male patients (mean age 56 ± 10 years, mean infarct size 13.7 ± 7.1% of left ventricular mass) were randomised to undergo CMR 1–5 days post-STEMI at 1.5 T or 3.0 T, repeated after ten minutes at the same field strength. Ecc and PEDSR were assessed using tagging, FT and TT. Inter-study repeatability was evaluated using Bland–Altman analyses, coefficients of variation (CoV) and intra-class correlation coefficient (ICC). Ecc (%) was significantly lower with tagging than with FT or TT at 1.5 T (− 9.5 ± 3.3 vs. − 17.5 ± 3.8 vs. −15.5 ± 5.2, respectively, p < 0.001) and 3.0 T (− 13.1 ± 1.8 vs. − 19.4 ± 2.9 vs. − 17.3 ± 2.1, respectively, p = 0.001). This was similar for PEDSR (.s −1 ): 1.5 T (0.6 ± 0.2 vs. 1.5 ± 0.4 vs. 1.0 ± 0.4, for tagging, FT and TT respectively, p < 0.001) and 3.0 T (0.6 ± 0.2 vs. 1.5 ± 0.3 vs. 0.9 ± 0.3, respectively, p < 0.001). Inter-study repeatability for Ecc at 1.5 T was good for tagging and excellent for FT and TT: CoV 16.7%, 6.38%, and 8.65%, respectively. Repeatability for Ecc at 3.0 T was good for all three techniques: CoV 14.4%, 11.2%, and 13.0%, respectively. However, repeatability of PEDSR was generally lower than that for Ecc at 1.5 T (CoV 15.1%, 13.1%, and 34.0% for tagging, FT and TT, respectively) and 3.0 T (CoV 23.0%, 18.6%, and 26.2%, respectively). Following STEMI, Ecc and PEDSR are higher when measured with FT and TT than with tagging. Inter-study repeatability of Ecc is good for tagging, excellent for FT and TT at 1.5 T, and good for all three methods at 3.0 T. The repeatability of PEDSR is good to moderate at 1.5 T and moderate at 3.0 T. Cine-based methods to assess Ecc following STEMI may be preferable to tagging.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».