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Enregistrement W4256309808 · doi:10.22541/au.160262441.12731908/v1

A Multicenter Study of Three-dimensional Echocardiographic Evaluation of Normal Pediatric Left Ventricular Volumes and Function with Automated Versus Semi-Automated Quantification

2020· preprint· en· W4256309808 sur OpenAlexaff
Pei‐Ni Jone, Lisa Le, Zhaoxing Pan, Tim Colen, Sachie Shigemitsu, Nee Scze Khoo, Benjamin H. Goot, Anitha Parthiban, David M. Harrild, Alessandra M. Ferraro, Gerald R. Marx

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproducibilityMedicineEjection fractionContouringStroke volumeNuclear medicineAutomated methodMagnetic resonance imagingBody surface areaCardiac magnetic resonanceCardiologyRadiologyInternal medicineHeart failureComputer scienceArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Three-dimensional echocardiography (3DE) evaluation of left ventricular (LV) volume and function in pediatrics compares favorably with cardiac magnetic resonance imaging. A multicenter trial with automated and semi-automated LV quantification allows for generation of normative data in large pediatric patients. The aims of this study were to evaluate the feasibility and reproducibility of measuring three-dimensional echocardiography (3DE) volumes and function in pediatric patients in a multicenter trial; to determine if automated software (without contouring edits) will improve the reproducibility in volume and function analysis; and thus establish normal z score values in this unique population. Methods: Six hundred and ninety-eight healthy children (ages 0 to 18 years) were recruited from 5 centers. Left ventricular (LV) 3DE was acquired from the 4-chamber view. A vendor independent software analyzed end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stroke volume (SV), and ejection fraction (EF) using automated and semi-automated quantification. Feasibility and reproducibility were assessed. Body surface area (BSA) based z-scores were generated. Results: Feasibility was 79% (523/658). Reproducibility was good between centers using the semi-automated quantification. Reproducibility was decreased using the automated quantification. Therefore, Z-scores were generated for ESV, EDV, and SV using the semi-automated method. Conclusions: 3DE can reliably evaluate LV volumes and EF in pediatric patients at different centers. We report pediatric Z-scores for normal LV volumes using the semi-automated method. Further optimization of technology will be necessary for reliable use of fully automated quantification by 3DE in children.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · 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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