A Head-to-Head comparison of fast-SENC and Feature Tracking to LV long axis strain for assessment of myocardial deformation in chest pain patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundMyocardial strain imaging has gained importance in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging in recent years as an even more sensitive marker of early left ventricular dysfunction than left-ventricular ejection fraction (LVEF). fSENC (fast strain encoded imaging) and FT (Feature Tracking) both allow for reproducible assessment of myocardial strain. However, left-ventricular long axis strain (LVLAS) might enable an equally sensitive measurement of myocardial deformation as global longitudinal or circumferential strain in a more rapid and simple fashion. MethodsIn this study we compared the diagnostic performance of fSENC, FT and LVLAS for identification of cardiac illness (ACS, cardiac-non-ACS) in patients presenting with chest pain (initial hscTnT 5- 52 ng/l). Patients were prospectively recruited from the chest pain unit in Heidelberg. The CMR scan was performed within 1h after patient presentation. Analysis of LVLAS was compared to the GLS and GCS as measured by fSENC and FT. ResultsIn total 40 patients were recruited (ACS n=6, cardiac-non-ACS n=6, non-cardiac n=28). LVLAS was comparable to fSENC for differentiation between healthy myocardium and myocardial illness (GLS-fSENC AUC: 0.882; GCS-fSENC AUC: 0.899; LVLAS AUC: 0.771; GLS-FT AUC: 0.740; GCS-FT: 0.688). There was significant variability between the three techniques. Intra- and inter-observer variability (OV) was excellent for fSENC and FT, whilst for LVLAS the agreement was lower and levels of variability higher (intra-OV: Pearson >0.7, ICC>0.8; inter-OV: Pearson>0.65, ICC>0.8; CoV > 25%). ConclusionsAlthough there was significant bias between the three deformation parameters, reproducibility was excellent for both FT and fSENC. Whilst LVLAS demonstrated lower levels of agreement and higher variability, it was comparable to FT and fSENC for identification of myocardial illness and might be used as a rapid supporting parameter for assessment of left-ventricular function.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».