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Enregistrement W3080149795 · doi:10.1097/rti.0000000000000556

Clinical Significance of Papillary Muscles on Left Ventricular Mass Quantification Using Cardiac Magnetic Resonance Imaging

2020· article· en· W3080149795 sur OpenAlexaff
A. Al-Arnawoot, Ciara O’Brien, Gauri Rani Karur, Elsie T. Nguyen, Syed Wasim, Robert M. Iwanochko, Chantal F. Morel, Kate Hanneman

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Imaging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationCardiologyEjection fractionMagnetic resonance imagingAkaike information criterionInternal medicineCardiac magnetic resonance imagingHeart failureNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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