Real-time CMR guidance for intracardiac and great vessel pressure mapping in patients with congenital heart disease using an MR conditional guidewire—results of 25 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to test a CE-certified MR-conditional guidewire to facilitate blood pressure measurement in cardiovascular magnetic resonance (CMR) using fluid-filled catheters in patients with congenital heart disease (CHD). The main purpose was to determine procedural success in a post market clinical follow-up (PMCF) for routine procedure in a diagnostic and interventional workflow. Real-time CMR provides high quality imaging without the risk of exposing the patient to X-rays, especially for patients with irregular heart anatomy and patients who are susceptible to radiation and iodinated contrast media. To date, the assessment of blood pressure gradients is not a common feature of CMR, as these gradients cannot be accurately evaluated in routine CMR. METHODS: Twenty-five CHD patients who were planned for combined clinical CMR and diagnostic and/or interventional catheterization were enrolled in the trial. Prior to inclusion, a specific procedure for catheterization in CMR was defined, encompassing the assessment of pressure and pressure gradients in the heart and great vessels. RESULTS: By the use of an MR-conditional guidewire we successfully measured specific pressure and pressure gradients in up to 92% of cases with liquid-filled catheters which were guided exclusively under CMR guidance. There were no guidewire-related adverse events, and guidewire guidance and manipulation of catheters were successful. CONCLUSIONS: Using a MR-conditional guidewire assists in easily reaching targets in the heart and great vessels and makes the catheter itself visible, so that invasive blood pressure assessment by CMR guidance with liquid-filled catheters can be improved. KEYWORDS: Cardiovascular magnetic resonance (CMR); congenital heart disease (CHD); cardiac catheterization; magnetic resonance; pressure; guidewire.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».