Evaluation of left cardiac chamber function with cardiac magnetic resonance and association with outcome in patients with systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine whether lower values of feature-tracking cardiovascular magnetic resonance (CMR)-derived left atrial reservoir strain (LARS) and impaired left ventricular (LV) global longitudinal strain (GLS) were associated with the presence of symptoms and long-term prognosis in patients with SSc. METHODS: A total of 100 patients {54 [interquartile range (IQR) 46-64] years, 42% male} with SSc who underwent CMR imaging at two tertiary referral centres were included. All patients underwent analysis of LARS and LV GLS using feature-tracking on CMR and were followed-up for the occurrence of all-cause mortality. RESULTS: The median LV GLS was -21.8% and the median LARS was 36%. On multivariable logistic regression, LARS [odds ratio (OR) 0.964 per %, 95% CI 0.929, 0.998, P = 0.049] was independently associated with New York Heart Association (NYHA) class II-IV heart failure symptoms. Over a median follow-up of 37 (21-62) months, a total of 24 (24%) patients died. Univariable Cox regression analysis demonstrated that LARS [hazard ratio (HR) 0.94 per 1%, 95% CI 0.91, 0.97, P < 0.0001) and LV GLS (HR 1.10 per %, 95% CI 1.03, 1.17, P = 0.005) were associated with all-cause mortality, while LV ejection fraction was not. Likelihood ratio tests demonstrated that LARS provided incremental value over prognostically important clinical and imaging parameters, including late gadolinium enhancement. CONCLUSION: In patients with SSc, LARS was independently associated with the presence of NYHA class II-IV heart failure symptoms. Although both LARS and LV GLS were associated with all-cause mortality, only LARS provided incremental value over all evaluated variables known to be prognostically important in patients with SSc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».