Clinical Significance of Papillary Muscles on Left Ventricular Mass Quantification Using Cardiac Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Accurate and reproducible assessment of left ventricular mass (LVM) is important in Fabry disease. However, it is unclear whether papillary muscles should be included in LVM assessed by cardiac magnetic resonance imaging (MRI). The purpose of this study was to evaluate the reproducibility and predictive value of LVM in patients with Fabry disease using different analysis approaches. MATERIALS AND METHODS: A total of 92 patients (44±15 y, 61 women) with confirmed Fabry disease who had undergone cardiac MRI at a single tertiary referral hospital were included in this retrospective study. LVM was assessed at end-diastole using 2 analysis approaches, including and excluding papillary muscles. Adverse cardiac events were assessed as a composite end point, defined as ventricular tachycardia, bradycardia requiring device implantation, severe heart failure, and cardiac death. Statistical analysis included Cox proportional hazard models, Akaike information criterion, intraclass correlation coefficients, and Bland-Altman analysis. RESULTS: Left ventricular end-diastolic volume, end-systolic volume, ejection fraction, and LVM all differed significantly between analysis approaches. LVM was significantly higher when papillary muscles were included versus excluded (157±71 vs. 141±62 g, P<0.001). Mean papillary mass was 16±11 g, accounting for 10%±3% of total LVM. LVM with pap illary muscles excluded had slightly better predictive value for the composite end point compared with LVM with papillary muscles included based on the model goodness-of-fit (Akaike information criterion 140 vs. 142). Interobserver agreement was slightly better for LVM with papillary muscles excluded compared with included (intraclass correlation coefficient 0.993 [95% confidence interval: 0.985, 0.996] vs. 0.989 [95% confidence interval: 0.975, 0.995]) with less bias and narrower limits of agreement. CONCLUSIONS: Inclusion or exclusion of papillary muscles has a significant effect on LVM quantified by cardiac MRI, and therefore, a standardized analysis approach should be used for follow-up. Exclusion of papillary muscles from LVM is a reasonable approach in patients with Fabry disease given slightly better predictive value and reproducibility.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».