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Enregistrement W3109379693 · doi:10.1186/s12968-020-00680-6

Layer-specific strain in patients with heart failure using cardiovascular magnetic resonance: not all layers are the same

2020· article· en· W3109379693 sur OpenAlexafffundabout
Lingyu Xu, Joseph J. Pagano, Mark J. Haykowksy, Justin A. Ezekowitz, Gavin Y. Oudit, Yoko Mikami, Andrew G. Howarth, James A. White, Jason R.B. Dyck, Todd J. Anderson, D. Ian Paterson, Richard B. Thompson, Jennifer Beck, Lisa M.H. Tanguay, Beverly Armstrong, Marleen Irwin

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaCanadian VIGOUR CentreUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health ServicesAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchCanadian Institutes of Health ResearchLi Ka Shing FoundationUniversity of Texas at ArlingtonAlberta InnovatesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAngiologyMedicineHeart failureCardiologyCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingInternal medicineStrain (injury)Nuclear magnetic resonanceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global longitudinal strain (GLS), most commonly measured at the endocardium, has been shown to be superior to left ventricular (LV) ejection fraction (LVEF) for the identification of systolic dysfunction and prediction of outcomes in heart failure (HF). We hypothesized that strains measured at different myocardial layers (endocardium = ENDO, epicardium = EPI, average = AVE) will have distinct diagnostic and predictive performance for patients with HF. METHODS: Layer-specific GLS, layer-specific global circumferential strain (GCS) and global radial strain (GRS) were evaluated by cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) feature tracking in the Alberta HEART study. A total of 453 subjects consisted of healthy controls (controls, n = 77), at-risk for HF (at-risk, n = 143), HF with preserved ejection fraction (HFpEF, n = 87), HF with mid-range ejection fraction (HFmrEF, n = 88) and HF with reduced ejection fraction (HFrEF, n = 58). For outcomes analysis, CMR-derived imaging parameters were adjusted with a base model that included age and N-terminal prohormone of b-type natriuretic peptide (NT-proBNP) to test their independent association with 5-year all-cause mortality. RESULTS: GLS_EPI distinguished all groups with preserved LVEF (controls - 16.5 ± 2.4% vs. at-risk - 15.5 ± 2.7% vs. HFpEF - 14.1 ± 3.0%, p < 0.001) while GLS_ENDO and all GCS (all layers) were similar among these groups. GRS was reduced in HFpEF (41.1 ± 13.8% versus 48.9 ± 10.7% in controls, p < 0.001) and the difference between GLS_EPI and GLS_ENDO were significantly larger in HFpEF as compared to controls. Within the preserved LVEF groups, reduced GRS and GLS_EPI were significantly associated with increased LV mass (LVM) and LVM/LV end-diastolic volume EDV (concentricity). In multivariable analysis, only GLS_AVE and GRS predicted 5-year all-cause mortality (all ps < 0.05), with the strongest association with 5-year all-cause mortality by Akaike Information Criterion analysis and significant incremental value for outcomes prediction beyond LVEF or GLS_ENDO by the likelihood ratio test. CONCLUSION: Global strains measured on endocardium, epicardium or averaged across the wall thickness are not equivalent for the identification of systolic dysfunction or outcomes prediction in HF. The endocardium-specific strains were shown to have poorest all-around performance. GLS_AVE and GRS were the only CMR parameters to be significantly associated with 5-year all-cause mortality in multivariable analysis. GLS_EPI and GRS, as well as the difference in endocardial and epicardial strains, were sensitive to systolic dysfunction among HF patients with normal LVEF (> 55%), in whom lower strains were associated with increased concentricity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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