Multiparametric cardiac magnetic resonance imaging of the heart in people with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is the foremost cause of death for individuals with spinal cord injuries and is a patient priority in this population. To reduce cardiovascular disease, health care costs, and address key patient‐centered priorities, we must understand how and why heart health deteriorates after high‐level spinal cord injuries. Using high‐resolution cardiac magnetic resonance imaging and analysis approaches (ie., 4D strain analysis, 4D flow imaging, late gadolinium enhancement), our objective was to evaluate the impact of high‐level spinal cord injury on cardiac structure and function. Cardiac dimensions including chamber wall thickness were reduced in people with cervical spinal cord injury compared to matched controls and fibrosis was more apparent. Furthermore, we observed changes in global markers of strain in the heart including both longitudinal and circumferential strain after spinal cord injury. Cardiac magnetic resonance imaging revealed deficits in structure and function of the left ventricle after SCI. The next steps are to establish the risk factors leading to abnormal hearts after spinal cord injury, and develop strategies for prevention and treatment. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Canadian Institutes of Health Research, Stephenson Cardiac Imaging Centre, University of Calgary, Libin Cardiovascular Institute, Hotchkiss Brain Institute, Campus Alberta Neuroscience, Clinical Neurosciences Pilot Research Fund Program, Compute Canada, Rick Hansen Institute, Wings for Life Foundation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».