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Enregistrement W4318344211 · doi:10.1136/heartjnl-2022-bscmr.9

9 A comparison between three quantitative perfusion post processing methods

2023· article· en· W4318344211 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensCircle Cardiovascular Imaging
Organismes subventionnairesUniversity of LeedsBritish Heart Foundation
Mots-clésPerfusionMedicineParametric statisticsNuclear medicineComputer scienceInternal medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> Several analysis methods for Quantitative Perfusion (QP) CMR have been proposed, some vendor-specific, others generic. Published literature shows differences in the Myocardial Blood Flow (MBF) between these methods. Current limitations include the lack of consensus on optimal acquisition and analysis techniques, which ideally, should yield MBF and myocardial perfusion reserve (MPR) estimates consistent with, and interchangeable across studies and preferably with PET, which remains the gold-standard [1]. There lack of inter-vendor standardisation remains an important hinderance for the implementation of QP CMR into routine clinical practice. We investigated the differences in global stress MBF, global rest MBF and myocardial perfusion reserve (MPR) between three post-processing quantitative perfusion methods using two field strengths. 27 patients referred for stress myocardial perfusion CMR were recruited. Basic demographic data and CMR data was collected. Two scanners (1.5T Ingenia and 3T Achieva-TX were used. Both sequences used dual acquisition protocols and comparable contrast-agent dosing regimens. Data from both field strengths were grouped and then analysed using 3 different QP methods (A [2], B [3] and C [4] to derive global rest MBF, global stress MBF and MPR. The data were tested for normality and then methods were compared with one another using repeated measures one way ANOVA for parametric data, or Friedman’s test for non-parametric data, as appropriate. All patients completed studies with good quality. 20 scans were performed on 1.5T and 7 scans were performed on 3T. Mean Ejection fraction was 55 ±11%, mean age was 65 ±10 years with a male: female distribution (22:5). Mean global stress MBF, rest MBF and MPR for method A were 2.38 ± 0.82 [2.06–2.70], 1.35± 0.55 [1.13–1.56] and 1.98± 0.61 [1.73–2.22] for method B were 2.43 ±0.55 [2.21–2.65], 1.28 ±0.59 [ 1.05–1.51] and 2.02 ± 0.60 [1.78–2.26] and for method C were 2.89 ± 0.50 [2.70–3.09], 1.36± 0.49 [1.17–1.56] and 2.25± 0.55 [2.04–2.45] respectively. There was no statistically significant difference in MPR using the three methods (F(2,52) =2.39, p=0.102) or in rest MBF (X<sup>2</sup>(2) = 0.92, p= 0.63). Statistically significant differences in stress MBF (F (2,52) =7.36, p=0.002) were seen. Preliminary analysis of QP at two field strengths and between three analysis methods suggests significant differences in stress MBF results between some QP methods. However, MPR may have better reproducibility. Further studies are required between more QP techniques, incorporating multiple vendor QP implementations to determine clinical utility of QP and for international standardisation.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,353 · 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