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Enregistrement W3165110699 · doi:10.1186/s40949-021-00059-x

Update on fetal cardiovascular magnetic resonance and utility in congenital heart disease

2021· article· en· W3165110699 sur OpenAlexaff
Liqun Sun, Fu‐Tsuen Lee, Joshua van Amerom, Lindsay R. Freud, Edgar Jaeggi, Christopher K. Macgowan, Mike Seed

Notice bibliographique

RevueJournal of Congenital Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFetusOligohydramniosFetal circulationFetal echocardiographyMagnetic resonance imagingCardiologyHeart diseasePregnancyInternal medicinePrenatal diagnosisRadiologyPlacenta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Congenital heart disease (CHD) is the most common birth defect, affecting approximately eight per thousand newborns. Between one and two neonates per thousand have congenital cardiac lesions that require immediate post-natal treatment to stabilize the circulation, and the management of these patients in particular has been greatly enhanced by prenatal detection. The antenatal diagnosis of CHD has been made possible through the development of fetal echocardiography, which provides excellent visualization of cardiac anatomy and physiology and is widely available. However, late gestational fetal echocardiographic imaging can be hampered by suboptimal sonographic windows, particularly in the setting of oligohydramnios or adverse maternal body habitus. Main body Recent advances in fetal cardiovascular magnetic resonance (CMR) technology now provide a feasible alternative that could be helpful when echocardiography is inconclusive or limited. Fetal CMR has also been used to study fetal circulatory physiology in human fetuses with CHD, providing new insights into how these common anatomical abnormalities impact the distribution of blood flow and oxygen across the fetal circulation. In combination with conventional fetal and neonatal magnetic resonance imaging (MRI) techniques, fetal CMR can be used to explore the relationship between abnormal cardiovascular physiology and fetal development. Similarly, fetal CMR has been successfully applied in large animal models of the human fetal circulation, aiding in the evaluation of experimental interventions aimed at improving in utero development. With the advent of accelerated image acquisition techniques, post-processing approaches to correcting motion artifacts and commercial MRI compatible cardiotocography units for acquiring gated fetal cardiac imaging, an increasing number of CMR methods including angiography, ventricular volumetry, and the quantification of vessel blood flow and oxygen content are now possible. Conclusion Fetal CMR has reached an exciting stage whereby it may now be used to enhance the assessment of cardiac morphology and fetal hemodynamics in the setting of prenatal CHD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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