Feasibility of fast cardiovascular magnetic resonance strain imaging in patients presenting with acute chest pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is the current reference standard for the quantitative assessment of ventricular function. Fast Strain-ENCoded (fSENC)-CMR imaging allows for the assessment of myocardial deformation within a single heartbeat. The aim of this pilot study was to identify obstructive coronary artery disease (oCAD) with fSENC-CMR in patients presenting with new onset of chest pain. METHODS AND RESULTS: In 108 patients presenting with acute chest pain, we performed fSENC-CMR after initial clinical assessment in the emergency department. The final clinical diagnosis, for which cardiology-trained physicians used clinical information, serial high-sensitive Troponin T (hscTnT) values and-if necessary-further diagnostic tests, served as the standard of truth. oCAD was defined as flow-limiting CAD as confirmed by coronary angiography with typical angina or hscTnT dynamics. Diagnoses were divided into three groups: 0: non-cardiac, 1: oCAD, 2: cardiac, non-oCAD. The visual analysis of fSENC bull´s eye maps (blinded to final diagnosis) resulted in a sensitivity of 82% and specificity of 87%, as well as a negative predictive value of 96% for identification of oCAD. Both, global circumferential strain (GCS) and global longitudinal strain (GLS) accurately identified oCAD (area under the curve/AUC: GCS 0.867; GLS 0.874; p<0.0001 for both), outperforming ECG, hscTnT dynamics and EF. Furthermore, the fSENC analysis on a segmental basis revealed that the number of segments with impaired strain was significantly associated with the patient´s final diagnosis (p<0.05 for all comparisons). CONCLUSION: In patients with acute chest pain, myocardial strain imaging with fSENC-CMR may serve as a fast and accurate diagnostic tool for ruling out obstructive coronary artery disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».