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Enregistrement W3127281005 · doi:10.1016/j.ijcard.2021.01.026

Quality assurance of quantitative cardiac T1-mapping in multicenter clinical trials – A T1 phantom program from the hypertrophic cardiomyopathy registry (HCMR) study

2021· article· en· W3127281005 sur OpenAlexafffund
Qiang Zhang, Konrad Werys, Iulia A. Popescu, Luca Biasiolli, Ntobeko Ntusi, Milind Y. Desai, Stefan L. Zimmerman, Dipan J. Shah, Kyle Autry, Bette Kim, Han W. Kim, Elizabeth Jenista, Steffen Huber, James A. White, Gerry P McCann, Saidi Mohiddin, Redha Boubertakh, Amedeo Chiribiri, David E. Newby, Sanjay Prasad, Aleksandra Radjenovic, Dana Dawson, Jeanette Schulz‐Menger, Heiko Mahrholdt, Iacopo Carbone, Ornella Rimoldi, Stefano Colagrande, Linda Calistri, Michelle Michels, Mark B.M. Hofman, Lisa Anderson, Craig S. Broberg, Andrew Flett, Javier Sanz, Chiara Bucciarelli‐Ducci, Kelvin Chow, David Higgins, David Broadbent, Scott Semple, Tarik Hafyane, Joanne Wormleighton, Michael Salerno, Taigang He, Sven Plein, Raymond Y. Kwong, Michael Jerosch‐Herold, Christopher M. Kramer, Stefan Neubauer, Vanessa M. Ferreira, Stefan K. Piechnik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationNational Heart, Lung, and Blood InstituteMcGill University
Mots-clésQuality assuranceImaging phantomMedicineMedical physicsNuclear medicineReproducibilityStatisticsPathologyMathematicsExternal quality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quantitative cardiovascular magnetic resonance T1-mapping is increasingly used for myocardial tissue characterization. However, the lack of standardization limits direct comparability between centers and wider roll-out for clinical use or trials. PURPOSE: To develop a quality assurance (QA) program assuring standardized T1 measurements for clinical use. METHODS: MR phantoms manufactured in 2013 were distributed, including ShMOLLI T1-mapping and reference T1 and T2 protocols. We first studied the T1 and T2 dependency on temperature and phantom aging using phantom datasets from a single site over 4 years. Based on this, we developed a multiparametric QA model, which was then applied to 78 scans from 28 other multi-national sites. RESULTS: > 0.996). Some phantoms showed aging effects, where T1 drifted up to 49% over 40 months. The correlation model based on reference T1 and T2, developed on 1004 dedicated phantom scans, predicted ShMOLLI-T1 with high consistency (coefficient of variation 1.54%), and was robust to temperature variations and phantom aging. Using the 95% confidence interval of the correlation model residuals as the tolerance range, we analyzed 390 ShMOLLI T1-maps and confirmed accurate sequence deployment in 90%(70/78) of QA scans across 28 multiple centers, and categorized the rest with specific remedial actions. CONCLUSIONS: The proposed phantom QA for T1-mapping can assure correct method implementation and protocol adherence, and is robust to temperature variation and phantom aging. This QA program circumvents the need of frequent phantom replacements, and can be readily deployed in multicenter trials.

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)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,495
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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