The Three-Dimensional Speckle Tracking Echocardiography in Distinguishing Between Ischaemic and Non-Ischaemic Aetiology of Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this pilot study was to compare selected three-dimensional speckle tracking echocardiography (3D STE) parameters in patients with ischaemic and non-ischaemic aetiology of heart failure (HF) and to identify indices that can differentiate the two pathologies. METHODS AND RESULTS: Forty patients with left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤ 40% were included to the study: 20 patients (age 63 ± 9.0 years, LVEF 29.0 ± 11.3%) with ischaemic cardiomyopathy and 20 patients (age 64.0 ± 11.0 years, LVEF 27.3 ± 7.5%) with non-ischaemic cardiomyopathy. All patients underwent two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) transthoracic echocardiography. Standard echocardiographic parameters, global longitudinal strain, and rotational parameters of left ventricle (LV) were assessed using 3D speckle tracking (3D STE). There were no differences in standard and STE parameters between the two groups. Among rotational parameters, the LV apical rotation (4.9 ± 3.5° vs. 2.3 ± 2.4°, P = 0.0022) was significantly higher in patients with ischaemic HF. Among all echocardiographic parameters, a cut-off value of 3.28° (area under the curve 0.78; 95% confidence interval, 0.62 to 0.93) was able to distinguish the ischaemic and non-ischaemic aetiology of HF with a sensitivity of 80% and specificity of 75%. CONCLUSIONS: This is the first study that compares 3D STE parameters between patients with ischaemic and non-ischaemic cardiomyopathy. It was proved that the apical rotation was significantly higher in patients with ischaemic cardiomyopathy. Our findings suggest that 3D STE might be useful in non-invasive differentiation between ischaemic and non-ischaemic aetiology of HF.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».