Whole-Heart Assessment of Turbulent Kinetic Energy in the Repaired Tetralogy of Fallot
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 10% of congenital heart diseases (CHDs) include Tetralogy of Fallot (TOF). Fortunately, due to advanced surgical techniques, most patients survive until adulthood. However, these patients require frequent monitoring for postoperative complications leading to heart hemodynamic alterations. Turbulent kinetic energy (TKE), as derived from 4D-flow magnetic resonance imaging (4D-flow MRI), has been used to characterize abnormal heart hemodynamics in CHD. Hence, this study aimed to assess the difference in TKE between patients with repaired TOF (rTOF) and healthy volunteers. A total of 35 subjects, 17 rTOF patients and 18 controls, underwent standard-of-care cardiac MRI and research 4D-flow MRI using a clinical 3T scanner. Heart chambers and great vessels were segmented using 3D angiograms derived from 4D-flow MRI. The TKE was quantified within segmented volumes. TKE was compared to standard cardiac MRI metrics. Controls demonstrated higher TKE in the left atria and left ventricle. However, patients demonstrated higher TKE in the right atria, right ventricle (p < 0.05), and pulmonary artery. Lastly, no correlation was observed between TKE and standard clinical measurements. TKE can be a key indicator of the abnormal hemodynamics present in patients with rTOF and can assist future interventions and help monitor long-term outcomes.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».