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Enregistrement W3128207566 · doi:10.1093/ehjci/jeaa356.184

Bicuspid aortic valve flow dynamics using blood speckle tracking in children

2021· article· en· W3128207566 sur OpenAlexaff
Mariana L. Henry, Solveig Fadnes, Lasse Løvstakken, Wadi Mawad, Luc Mertens, Siri Ann Nyrnes

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensMcGill University Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBicuspid aortic valveParasternal lineAortic valveCardiologyInternal medicineMedicineSpeckle patternBlood flowHemodynamicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Foundation. Main funding source(s): Labatt Family Heart Centre Background Bicuspid aortic valves (BAV) are the most common form of congenital heart disease with a prevalence of up to 2%. Fusion of the aortic cusps result in complex flow patterns in the aortic root which may contribute to the risk of progressive dilation. Imaging these patterns with conventional echocardiography is challenging due to the angle dependency of colour Doppler. Blood speckle tracking (BST) is a novel method based on high-frame rate ultrasound that is less angle-independent and developed to evaluate complex flow. Purpose The aims of this study were to 1) describe and quantify flow patterns in the aortic root using blood speckle tracking and 2) quantitatively compare flow parameters (energy loss, vorticity, kinetic energy) between paediatric patients with BAVs and those with normal aortic valves. Methods Clinical and routine echocardiographic parameters were collected for children with normal and BAVs. Children were imaged using a commercially available clinical scanner with research software enabling the acquisition of high-frame rate imaging and blood speckle tracking. Aortic root energy loss, vorticity and kinetic energy were measured in the parasternal long axis view. Results Data from 46 patients were analyzed (31 normal aortic valves, 15 BAVs) with no significant difference in age, height, weight or BSA between groups. Nine patients (60%) had right-left fusion; 6 (40%) had right-non fusion. Qualitative flow assessment in aortic root demonstrated disturbed flow in the BAV group (see figure) generally directed towards the non-fused cusp (i.e non coronary cusp in right-left fusion). Patients with a BAV had higher aortic valve peak velocity (2.1 m/s vs 0.9 m/s, p< 0.001); aortic root systolic energy loss (4.29 mW/m vs 1.79 mW/m, p< 0. 001), vorticity (38.7 1/s vs 31.1 1/s, p< 0.01) and kinetic energy (34.5 mJ/m vs 24.5 mJ/m, p = 0.04) compared to those with normal aortic valves. Conclusion(s) Blood speckle tracking can demonstrate altered flow patterns in the aortic root in patients with BAV. These patients have increased energy losses, vorticity and kinetic energy when compared to age matched patients with normal aortic valves however the relationship of theses parameters to aortic root dilation remains to be demonstrated. Abstract Figure. Flow patterns (A-C) and analysis (D-F)

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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