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Enregistrement W4309435828 · doi:10.1186/s12968-022-00890-0

Utilization and impact of cardiovascular magnetic resonance on patient management in heart failure: insights from the SCMR Registry

2022· article· en· W4309435828 sur OpenAlexaff
Idan Roifman, Michael Hammer, John D. Sparkes, Erica Dall’Armellina, Raymond Y. Kwong, Graham Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationSociety for Cardiovascular Magnetic Resonance
Mots-clésMedicineAngiologyHeart failureMagnetic resonance imagingMedical diagnosisPopulationExact testInternal medicineCardiac magnetic resonanceWilcoxon signed-rank testRadiologyCardiologyMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is an important diagnostic test used in the evaluation of patients with heart failure (HF). However, the demographics and clinical characteristics of those undergoing CMR for evaluation of HF are unknown. Further, the impact of CMR on subsequent HF patient care is unclear. The goal of this study was to describe the characteristics of patients undergoing CMR for HF and to determine the extent to which CMR leads to changes in downstream patient management by comparing pre-CMR indications and post-CMR diagnoses. METHODS: We utilized the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR) Registry as our data source and abstracted data for patients undergoing CMR scanning for HF indications from 2013 to 2019. Descriptive statistics (percentages, proportions) were performed on key CMR and clinical variables of the patient population. The Fisher's exact test was used when comparing categorical variables. The Wilcoxon rank sum test was used to compare continuous variables. RESULTS: 3,837 patients were included in our study. 94% of the CMRs were performed in the United States with China, South Korea and India also contributing cases. Median age of HF patients was 59.3 years (IQR, 47.1, 68.3 years) with 67% of the scans occurring on women. Almost 2/3 of the patients were scanned on 3T CMR scanners. Overall, 49% of patients who underwent CMR scanning for HF had a change between the pre-test indication and post CMR diagnosis. 53% of patients undergoing scanning on 3T had a change between the pre-test indication and post CMR diagnosis when compared to 44% of patients who were scanned on 1.5T (p < 0.01). CONCLUSION: Our results suggest a potential impact of CMR scanning on downstream diagnosis of patients referred for CMR for HF, with a larger potential impact on those scanned on 3T CMR scanners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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