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Enregistrement W3163065217 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.16493

Abstract 16493: Comparison of Left Ventricular Volumes and Ejection Fraction Measured by Non-contrast 2 Dimensional, Contrast 2 Dimensional and 3 Dimensional Transthoracic Echocardiography in Patients With Heart Failure During One Examination, to Measurements by Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging

2020· article· en· W3163065217 sur OpenAlexaff
Allison Rosenthal, Katherine C. Lee, Shaefali Padiyar, Bliss Uribe, Shizhen Liu, J.D. Cochran, Theresa Green, Sara Mobasseri, Peter Flueckiger, Vibhav Rangarajan, Hassan Sayegh, Mani A. Vannan

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensCochrane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineHeart failureNuclear medicineContrast (vision)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Non-contrast 2D TTE (2D NC TTE) is done in patients with HF to assess LV EDV and ESV and EF. 2D contrast and 3D TTE (2D C TTE, 3D TTE) are also done. Hypothesis: There are no distinct cut-offs for LV volumes for 2D C TTE or 3D TTE volumes. And, it is not known which of these measurements should be reported. The relative differences in these measurements, and their relative accuracy, compared to CMR is unknown. Methods: This is an observational, retrospective analysis of 239 HF patients who had 2D NC, 2D C, 3D TTE, and CMR. We measured bi-plane LV EDV and ESV, ml), and EF (%) in the 2D NC and C TTEs, and 3D LV EDV and ESV were measured in one TTE. Results: Data from 35 of the 239 patients are shown. 2D NC LV volumes were significantly smaller than 2D C volumes (EDV: 189±80 Vs. 227±86 and ESV: 133±68 Vs. 158±77, p<0.001 for both). 2D NC TTE volumes were significantly smaller than 3D TTE volumes (EDV: 189±80 Vs. 206±85 and ESV: 133±68 Vs. 154±70). But, only 2D C EDV was significantly smaller than 3D TTE (227±86 Vs. 206±85, p<0.01), ESV was not significantly different between the two. Compared to CMR, 2D C TTE did not show any significant differences in volumes because contrast was able to identify the compacted myocardial edge. In 3D TTE, only EDV was significantly smaller than CMR (p<0.01) but not 3D TTE ESV, because there is a bigger separation of trabeculated and compacted myocardial edges in ED which is less so in systole. 2D NC TTE EDV and ESV were both significantly smaller (p<0.001) than CMR because the trabeculated myocardial edge is used to measure these. There were no significant differences in EF between the three TTE methods. Figure 1 shows an example. Conclusions: In HF, 2D NC is smaller than 2D C TTE LV volumes, the latter being larger and comparable to CMR. Thus, there is a need to identify specific cut-offs for contrast TTE LV volumes to classify LV size. 3D TTE volumes are comparable to CMR, but smaller than 2D C TTE volumes. Contrast 3D TTE may prove to be most comparable to CMR when this becomes available.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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