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Enregistrement W4224244471 · doi:10.1097/rti.0000000000000652

Relationship Between Left Ventricular Strain Assessment by Cardiac Magnetic Resonance Imaging and Response to Cardiac Resynchronization Therapy

2022· article· en· W4224244471 sur OpenAlexaff
Abhishek Rathi, Lauren Kanee, Maude Limoges, Kim A. Connelly, Laura Jiménez‐Juan, Anish Kirpalani, Paul Angaran, Arnold Pintér, Andrew T. Yan, Djeven P. Deva

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac resynchronization therapyEjection fractionCardiologyInternal medicineCardiac magnetic resonanceHeart failureCardiac magnetic resonance imagingMagnetic resonance imagingVentricular remodelingStrain (injury)Prospective cohort studyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although cardiac resynchronization therapy (CRT) is an established treatment for heart failure with reduced ejection fraction, 30 to 50% patients are non-responders. In this retrospective single-centre study, 19 patients underwent cardiac MRI pre-CRT, and global left ventricular (LV) strain and late gadolinium enhancement (LGE) were measured by a blinded reader. LV reverse remodeling was independently assessed using transthoracic echocardiogram before and after CRT implant. Both LV strain and extent of LGE correlated significantly with measures of reverse LV remodeling (reduction in LV volume and improvement in LV ejection fraction). These findings suggest that CMR derived strain analysis and scar evaluation may be useful preimplant predictors of response to CRT. Larger prospective multi-center studies are needed to confirm these findings and to further evaluate the role of CMR strain imaging in guiding CRT treatment decisions.

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)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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